|
1 |
|
00:00:05,180 --> 00:00:09,260 |
|
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ في |
|
|
|
2 |
|
00:00:09,260 --> 00:00:14,500 |
|
آخر موضوع، موضوع الانحدار اللوجستي الثنائي اللي |
|
|
|
3 |
|
00:00:14,500 --> 00:00:17,940 |
|
هو الـ binary logistic regression اللي أخدناه في |
|
|
|
4 |
|
00:00:17,940 --> 00:00:22,120 |
|
اللقائين الآخرين، اتكلمنا عن انحدار الخط البسيط |
|
|
|
5 |
|
00:00:22,120 --> 00:00:26,300 |
|
و الانحدار الخطي المتعدد، و هناك كان مُشترط أن يكون |
|
|
|
6 |
|
00:00:26,300 --> 00:00:31,240 |
|
المتغير التابع كمّي، الحالة اللي بنتكلم عليها اليوم |
|
|
|
7 |
|
00:00:31,240 --> 00:00:36,980 |
|
أن المتغير التابع فيها مش كمّي، متغير نوعي أو .. أو |
|
|
|
8 |
|
00:00:36,980 --> 00:00:41,740 |
|
ترتيبي، طبعًا بياخد قيمتين إما صفر و واحد أو ممكن |
|
|
|
9 |
|
00:00:41,740 --> 00:00:47,960 |
|
أعطيه أي قيم: ناجح، راسب، بيء مثلاً، باس، fail، |
|
|
|
10 |
|
00:00:47,960 --> 00:00:54,880 |
|
failure، أو عفواً يعني متغير له نتيجتين إحداهما هو |
|
|
|
11 |
|
00:00:54,880 --> 00:00:59,040 |
|
نجاح و الآخر فشل، قد يكون النجاح مثلاً الحلقة |
|
|
|
12 |
|
00:00:59,040 --> 00:01:04,220 |
|
الدراسية للطالب: ناجح، فاشل، الحالة المزاجية للشخص، |
|
|
|
13 |
|
00:01:04,220 --> 00:01:07,740 |
|
انبساط، انطواء، وهكذا، بتاعة علم النفس |
|
|
|
14 |
|
00:01:07,740 --> 00:01:11,100 |
|
بيستخدموها بكثرة في شغل، ازاي الموضوع هذا بيستخدم |
|
|
|
15 |
|
00:01:11,100 --> 00:01:15,800 |
|
بشكل واسع في الطب، أغلب الأطباء أو المتخصصين في الطب |
|
|
|
16 |
|
00:01:15,800 --> 00:01:20,260 |
|
بيستخدموا الانحدار اللوجستي، لإن هو يعني في الآخر |
|
|
|
17 |
|
00:01:20,260 --> 00:01:24,040 |
|
المريض شفي من المرض أو لم يشفِ من المرض، فبالتالي في |
|
|
|
18 |
|
00:01:24,040 --> 00:01:27,480 |
|
عوامل بتأثر على الشفاء، مثلاً الدواء اللي مستخدم، نوعه، |
|
|
|
19 |
|
00:01:27,480 --> 00:01:30,940 |
|
درجة التركيز، و و الأخر، في الآخر هو عايز واحدة من |
|
|
|
20 |
|
00:01:30,940 --> 00:01:35,400 |
|
اثنين، إما نجاح المريض، يعني نجاح يعني يشفى أو يَرسُب له |
|
|
|
21 |
|
00:01:35,400 --> 00:01:40,490 |
|
الـ فشل، اللي سبحان الله آه شوف آه بتعمل حالة ثالثة أو |
|
|
|
22 |
|
00:01:40,490 --> 00:01:43,970 |
|
بعيشها شغلة ثانية، صار مش .. مش حالتين، ثلاث حالات |
|
|
|
23 |
|
00:01:43,970 --> 00:01:47,990 |
|
لما يكون ثلاث حالات بيبطل الموضوع اليوم مش binary |
|
|
|
24 |
|
00:01:47,990 --> 00:01:52,670 |
|
بيصير متعدد، multinomial logistic regression |
|
|
|
25 |
|
00:01:52,670 --> 00:01:57,170 |
|
multinomial يعني في عندي أكثر من استجابتين بتكون |
|
|
|
26 |
|
00:01:57,170 --> 00:02:01,350 |
|
نعم ولا، و أحيانًا مثلاً يعني بيشفى بدرجة ممتازة، |
|
|
|
27 |
|
00:02:01,350 --> 00:02:05,670 |
|
بيشفى بدرجة متوسطة، بيشفى بدرجة قليلة، ما بيشفاش |
|
|
|
28 |
|
00:02:05,670 --> 00:02:10,930 |
|
خالص، ممكن يكون اللي له أكثر من مجموعات يعني، فيه |
|
|
|
29 |
|
00:02:10,930 --> 00:02:13,870 |
|
منه طبعًا أنواع كثيرة، منه الترتيبي، دخل بك |
|
|
|
30 |
|
00:02:13,870 --> 00:02:17,990 |
|
الترتيبي مش الـ .. فيه فرق بين الترتيب و الـ .. و الـ |
|
|
|
31 |
|
00:02:17,990 --> 00:02:22,330 |
|
.. و الاسمي، مش هيك، الترتيب مثلاً أحكي حالة مريض |
|
|
|
32 |
|
00:02:22,330 --> 00:02:27,650 |
|
ممتازة، جيدة، سيئة، هذا ترتيبي قولاً واحداً، لكن لما |
|
|
|
33 |
|
00:02:27,650 --> 00:02:32,890 |
|
أحكي مثلاً ناجح، راسب، ما في .. الترتيب ليس له معنى، و |
|
|
|
34 |
|
00:02:32,890 --> 00:02:36,810 |
|
هكذا، احنا هنركز فقط على انحدار اللوجستي الثنائي و |
|
|
|
35 |
|
00:02:36,810 --> 00:02:40,130 |
|
هناخده باستخدام برنامج SPSS، أساس طريقة العرض |
|
|
|
36 |
|
00:02:40,130 --> 00:02:45,070 |
|
اليوم إن شاء الله هتكون شوية مختلفة، هعرض في الأول |
|
|
|
37 |
|
00:02:45,070 --> 00:02:48,990 |
|
مثال تطبيقي احنا اتعودنا عليه قبل هيك تبع الـ 105 |
|
|
|
38 |
|
00:02:48,990 --> 00:02:54,390 |
|
حالات اللي هي الدرجات، و بعدين بعد الـ break إن شاء |
|
|
|
39 |
|
00:02:54,390 --> 00:03:02,340 |
|
الله، هعرض مثال لبحث منشور 2016 لواحد أعتقد من ليبيا |
|
|
|
40 |
|
00:03:02,340 --> 00:03:09,460 |
|
فبالتالي بيدوريكي المنهجية، نشر بحث في موضوع زي |
|
|
|
41 |
|
00:03:09,460 --> 00:03:12,500 |
|
مثلاً انحدار اللوجستي، كيف ممكن نستخدمه في البحث |
|
|
|
42 |
|
00:03:12,500 --> 00:03:18,390 |
|
التربوي، هي الـ .. هذا الموضوع يعتبر من الموضوعات |
|
|
|
43 |
|
00:03:18,390 --> 00:03:21,450 |
|
المتقدمة في الإحصاء، و اللي مكتوب فيه باللغة |
|
|
|
44 |
|
00:03:21,450 --> 00:03:25,430 |
|
العربية يعني محدود، مش واسع زي الانحدار العادي، لكن |
|
|
|
45 |
|
00:03:25,430 --> 00:03:30,050 |
|
باللغة الإنجليزية طبعًا فيه كم كبير جدًا، و أنا عادةً |
|
|
|
46 |
|
00:03:30,050 --> 00:03:33,390 |
|
ما كتبتش بالعربي في الموضوع هذا يعني، أنا شرط أبحث |
|
|
|
47 |
|
00:03:33,390 --> 00:03:35,450 |
|
باللغة الإنجليزية في هذا الموضوع، لكن أكتب بالعربي |
|
|
|
48 |
|
00:03:35,450 --> 00:03:41,190 |
|
ما ليش طول بال أكتب بالعربي في موضوع زيّه، بس كتبتش |
|
|
|
49 |
|
00:03:41,190 --> 00:03:45,310 |
|
الانحدار احنا كتبنا مقرر فهدية أو .. أي انحدار؟ |
|
|
|
50 |
|
00:03:45,310 --> 00:03:52,310 |
|
.. أي انحدار؟ اللي بتعني المرفقة؟ ما أخذنا ألف فرضية |
|
|
|
51 |
|
00:03:52,310 --> 00:03:56,470 |
|
هنا .. كتبت .. كتبت له فرضية .. اللي جاب لك خدنا له |
|
|
|
52 |
|
00:03:56,470 --> 00:04:07,470 |
|
فرضيات .. كتبتها مبينة |
|
|
|
53 |
|
00:04:07,470 --> 00:04:12,370 |
|
.. الإعلان مبينة .. لأ مش شرط يعني ممكن يكون فيه تنبؤ |
|
|
|
54 |
|
00:04:12,370 --> 00:04:16,910 |
|
لكن مثلاً أحكي ايش العوامل المؤثرة على نجاح الطالب |
|
|
|
55 |
|
00:04:16,910 --> 00:04:19,650 |
|
أو على درجة الكلية للطالب، أو على تحصيل الطالب |
|
|
|
56 |
|
00:04:19,650 --> 00:04:23,570 |
|
واضح، بحكي فيه تحصيل متغير تابع، و في عوامل اللي هي |
|
|
|
57 |
|
00:04:23,570 --> 00:04:26,870 |
|
متغيرات مستقلة، إذا نجاح الطالب، لو أنا حكيت |
|
|
|
58 |
|
00:04:26,870 --> 00:04:29,730 |
|
نجاحه بس ما حكيت أنا نجح أو راسب، صار logistic، لكن |
|
|
|
59 |
|
00:04:29,730 --> 00:04:32,470 |
|
لو حكيت الدرجة الكلية للطالب، صار كمّي، صار الانحدار |
|
|
|
60 |
|
00:04:32,470 --> 00:04:36,010 |
|
اللي أخذناه، المعرفة هذا، واضح؟ لما يكون أكثر من تابع |
|
|
|
61 |
|
00:04:36,010 --> 00:04:39,780 |
|
و هو مستقل واحد، المسلمين خافوا من التعدد؟ طبعًا، |
|
|
|
62 |
|
00:04:39,780 --> 00:04:42,900 |
|
نفس القصة اللي فاتت زي ما كانت .. و أنا حكيت عليها |
|
|
|
63 |
|
00:04:42,900 --> 00:04:45,860 |
|
مرة و مرة فاتت يعني، it's a multivariate multiple |
|
|
|
64 |
|
00:04:45,860 --> 00:04:49,760 |
|
regression، أنا حكينا عليها مرة و مرة فاتت قبلها، |
|
|
|
65 |
|
00:04:49,760 --> 00:04:52,260 |
|
بس أنا ما حبيتش أحتيابك، أحكيلك .. اعملي لي حاجة في |
|
|
|
66 |
|
00:04:52,260 --> 00:04:54,640 |
|
الـ multivariate multiple regression، لإن أنا عارف |
|
|
|
67 |
|
00:04:54,640 --> 00:04:58,280 |
|
المواجهة مش كثيرة معاكم، عشانك ما .. ما دجيتش على |
|
|
|
68 |
|
00:04:58,280 --> 00:05:03,830 |
|
الموضوع بشكل كبير، الموضوع اليوم .. لحظة، أنا بحكي |
|
|
|
69 |
|
00:05:03,830 --> 00:05:06,350 |
|
الطالب بينجح ولا .. يعني احتمال نجاحه واحتمال |
|
|
|
70 |
|
00:05:06,350 --> 00:05:10,470 |
|
رَسُوبه، فالموضوع هتلاحظ فيه بعض مفاهيم الاحتمالات |
|
|
|
71 |
|
00:05:10,470 --> 00:05:15,970 |
|
لكن أنا هامشي عنها بسرعة، ولكن اللي بيعنيني أفهم ما |
|
|
|
72 |
|
00:05:15,970 --> 00:05:20,410 |
|
المقصود أو متى يستخدم و كيف أوظف الانحدار اللوجستي في |
|
|
|
73 |
|
00:05:20,410 --> 00:05:24,710 |
|
البحوث التربوية، فـ اللوجستي هو نموذج هذا اللوجستي استخدمتها |
|
|
|
74 |
|
00:05:24,710 --> 00:05:29,930 |
|
باحتمالية بقوة حدث، ماذا يعني احتمال حدث .. حدث |
|
|
|
75 |
|
00:05:29,930 --> 00:05:34,570 |
|
ماذا يعني؟ ما هو احتمال نجاح الطالب أو رسوبه الطالب |
|
|
|
76 |
|
00:05:34,570 --> 00:05:38,770 |
|
وذلك بملائمة البيانات على منحنى بنسميه منحنى |
|
|
|
77 |
|
00:05:38,770 --> 00:05:42,790 |
|
logistic، المتغيرات |
|
|
|
78 |
|
00:05:42,790 --> 00:05:45,890 |
|
المستقلة في الانحدار اللوجستي ممكن تكون متغير |
|
|
|
79 |
|
00:05:45,890 --> 00:05:48,730 |
|
مستقل واحد أو أكثر، متغير مستقل يعني زي المفهوم |
|
|
|
80 |
|
00:05:48,730 --> 00:05:52,690 |
|
الانحدار اللي أخذناه قبل هيك، و برضه هذه المتغيرات |
|
|
|
81 |
|
00:05:52,690 --> 00:05:58,450 |
|
المستقلة قد تكون كمية أو نوعية، يعني ما فيش قيدة أو |
|
|
|
82 |
|
00:05:58,450 --> 00:06:01,230 |
|
شرط على المتغيرات المستقلة، قد تكون متغيرات مستقلة |
|
|
|
83 |
|
00:06:01,230 --> 00:06:05,690 |
|
كمية أو نوعية، و هذا الانحدار زي ما ذكرت في المقدمة |
|
|
|
84 |
|
00:06:05,690 --> 00:06:11,810 |
|
يستخدم بشكل واسع في الطب و العلوم الاجتماعية في |
|
|
|
85 |
|
00:06:11,810 --> 00:06:14,750 |
|
البعض بيطلق على الانحدار اللوجستي أسماء ثانية زي |
|
|
|
86 |
|
00:06:14,750 --> 00:06:18,690 |
|
طبعًا أشهر اسم النموذج اللوجستي، في البعض بيسميه |
|
|
|
87 |
|
00:06:18,690 --> 00:06:25,900 |
|
الـ logit، لأن الدالة تبعت اسمها logit فسميت logit برضه |
|
|
|
88 |
|
00:06:25,900 --> 00:06:28,700 |
|
الانحدار اللوجستي هو أحد عناصر مجموعة من النماذج |
|
|
|
89 |
|
00:06:28,700 --> 00:06:33,320 |
|
بنسميها مجموعة النماذج الخطية العامة اللي هي بتاعة |
|
|
|
90 |
|
00:06:33,320 --> 00:06:35,580 |
|
الـ general linear models اللي أخذنا من ضمنها |
|
|
|
91 |
|
00:06:35,580 --> 00:06:41,430 |
|
التحليل التباين، و دا واحد منها، الدالة اللوجستية |
|
|
|
92 |
|
00:06:41,430 --> 00:06:47,410 |
|
شكلها زي بياخد حرف الـ S، طالما بتكلم عن الاحتمالات |
|
|
|
93 |
|
00:06:47,410 --> 00:06:52,090 |
|
معناه قيمته هتصل لغاية الواحد بس يعني قيمة |
|
|
|
94 |
|
00:06:52,090 --> 00:06:56,670 |
|
الاحتمالات مش هتزيد عن الواحد الصحيح، لكن كدالة |
|
|
|
95 |
|
00:06:56,670 --> 00:07:00,390 |
|
لوجستية بتاخد كل القيم السالبة، لإن هي لمجملة، لإن |
|
|
|
96 |
|
00:07:00,390 --> 00:07:04,230 |
|
هي بالنسبة لي للـ X، لكن قيم Y إن الشخص ايش هيكون |
|
|
|
97 |
|
00:07:04,230 --> 00:07:08,370 |
|
التابع، التابع من صفر لواحد هي التابع الـ Y المحور |
|
|
|
98 |
|
00:07:08,370 --> 00:07:14,310 |
|
العمودي، الـ output المخرج من صفر لواحد، واحد بنجح أو |
|
|
|
99 |
|
00:07:14,310 --> 00:07:18,910 |
|
بنجح، راسب، لكن قيم X أنا بحكي على عمر على وزن على ضغط |
|
|
|
100 |
|
00:07:18,910 --> 00:07:22,770 |
|
على درجة على هيك، قد تبدأ من سالب مال النهاية و |
|
|
|
101 |
|
00:07:22,770 --> 00:07:29,570 |
|
تنتهي موجب مال النهاية، لكن المتغير التابع محدود |
|
|
|
102 |
|
00:07:29,570 --> 00:07:35,050 |
|
بسقف يبدأ من صفر وينتهي بواحد، الان طب ايش المشكلة |
|
|
|
103 |
|
00:07:35,050 --> 00:07:37,850 |
|
لو أنا استخدمت الانحدار العادي تبع المرة اللي فاتت |
|
|
|
104 |
|
00:07:37,850 --> 00:07:38,570 |
|
في هذا الموضوع |
|
|
|
105 |
|
00:07:41,950 --> 00:07:48,330 |
|
آه يعني افترض واحد ما بيعرفش يستخدم الـ logistic و |
|
|
|
106 |
|
00:07:48,330 --> 00:07:53,030 |
|
يستخدم الانحدار العادية، هناك ما أضمنش أنه قيم Y |
|
|
|
107 |
|
00:07:53,030 --> 00:07:56,570 |
|
تتروح من صفر لواحد بس، ممكن تكون من سالب مال النهاية |
|
|
|
108 |
|
00:07:56,570 --> 00:08:00,710 |
|
للموجبة، اللي هيل لأن الانحدار العادي بتعمل مع Y |
|
|
|
109 |
|
00:08:00,710 --> 00:08:05,410 |
|
متغير كمّي، فممكن ياخد في التنبؤ أي قيمة، موجبة أو |
|
|
|
110 |
|
00:08:05,410 --> 00:08:09,250 |
|
سالبة، أكثر من واحد أو أقل من واحد، لكن الانحدار الـ |
|
|
|
111 |
|
00:08:09,250 --> 00:08:15,530 |
|
logistic بيضمن لي تمامًا أن قيم Y المتنبأ أقصى قيمة |
|
|
|
112 |
|
00:08:15,530 --> 00:08:22,370 |
|
لواحد و أقل قيمة لصفر، إذن الدالة الأساسية تأخذ |
|
|
|
113 |
|
00:08:22,370 --> 00:08:27,030 |
|
مدخلات لمتغيرات مستقلة من سالب لانهاية إلى موجب |
|
|
|
114 |
|
00:08:27,030 --> 00:08:31,150 |
|
لانهاية، لكن المخرجات اللي هي الـ output اللي هي |
|
|
|
115 |
|
00:08:31,150 --> 00:08:35,030 |
|
المتغير التابع تكون دائمًا بين الصفر و الواحد |
|
|
|
116 |
|
00:08:38,420 --> 00:08:41,440 |
|
إذا الآن لو حكيت لك كيف تتميز بين الانحدار اللوجستي |
|
|
|
117 |
|
00:08:41,440 --> 00:08:44,500 |
|
و الانحدار العادي، و واضح الفروقات في المتغيرات |
|
|
|
118 |
|
00:08:44,500 --> 00:08:47,880 |
|
المستقلة، تن زي بعض، الاختلاف بينهم المتغيرات التابعة |
|
|
|
119 |
|
00:08:47,880 --> 00:08:53,140 |
|
.. التابعة هنا كمّي بياخد أي قيمة، هنا نوعي بياخد صفر |
|
|
|
120 |
|
00:08:53,140 --> 00:08:58,440 |
|
لواحد فقط، بيحكينا إن الانحدار اللوجستي هيأ طريقة مفيدة |
|
|
|
121 |
|
00:08:58,440 --> 00:09:01,440 |
|
لتوضيح العلاقة بين المتغيرات المستقلة زي العمر |
|
|
|
122 |
|
00:09:01,440 --> 00:09:05,420 |
|
و الجنس الآخر، و متغير الإجابة أو الاحتمال اللي هو |
|
|
|
123 |
|
00:09:05,420 --> 00:09:10,320 |
|
مثلاً العمر و الجنس و كذا، و نوع الاجتماعي علاقته مع |
|
|
|
124 |
|
00:09:10,320 --> 00:09:15,320 |
|
مثلاً الحالة الصحية للشخص: جيدة أو سيئة، متغير |
|
|
|
125 |
|
00:09:15,320 --> 00:09:18,820 |
|
الإجابة اللي هو دول المتغيرات بتفسر الحالة الصحية |
|
|
|
126 |
|
00:09:18,820 --> 00:09:23,040 |
|
للشخص وهو يأخذ قيمتين مختلفتين وحكينا |
|
|
|
127 |
|
00:09:32,810 --> 00:09:39,570 |
|
متغير الإجابة هو التابع أو مثلاً متغير الاستجابة و |
|
|
|
128 |
|
00:09:39,570 --> 00:09:42,750 |
|
طبعاً زي مثلاً إذا حكينا عليه حالة دراسية للطالب أو |
|
|
|
129 |
|
00:09:42,750 --> 00:09:45,910 |
|
للطالب معين فالقيمة الثانية متغير الإجابة متغير |
|
|
|
130 |
|
00:09:45,910 --> 00:09:53,950 |
|
التابع تكون إما ناجح أو راسب، أحياناً بنسمي انحدار |
|
|
|
131 |
|
00:09:53,950 --> 00:09:58,190 |
|
logistic دي الحدين لأن دي الحدين تجربة أقل نتيجتين |
|
|
|
132 |
|
00:09:58,190 --> 00:10:04,450 |
|
نجاح وفشل، لكن مشهور بالانحدار الـ logistic الثنائي |
|
|
|
133 |
|
00:10:04,450 --> 00:10:10,330 |
|
اللي فاهم مثلاً كمثال ما إذا كان يمكن توقع أداء |
|
|
|
134 |
|
00:10:10,330 --> 00:10:14,170 |
|
الاختبار للطالب استناداً إلى وقت المراجعة واختبار |
|
|
|
135 |
|
00:10:14,170 --> 00:10:17,770 |
|
القلق وحضور المحاضرة، يعني بشوف إيش أداء الطالب في |
|
|
|
136 |
|
00:10:17,770 --> 00:10:22,400 |
|
الامتحان، أداءه ممكن يكون ممتاز أو سيئ في حالتين... |
|
|
|
137 |
|
00:10:22,400 --> 00:10:26,880 |
|
أنا بتكلم عن حالتين فقط، و |
|
|
|
138 |
|
00:10:26,880 --> 00:10:30,840 |
|
طبعاً واضح أنه ممكن يتأثر استناداً إلى أنه يتأثر به |
|
|
|
139 |
|
00:10:30,840 --> 00:10:33,960 |
|
وقت المراجعة، اختبار القلق، حضور المحاضرات وما |
|
|
|
140 |
|
00:10:33,960 --> 00:10:37,240 |
|
شابه، ففي الحالة دي بيكون المتغير التابع هو أداء |
|
|
|
141 |
|
00:10:37,240 --> 00:10:40,420 |
|
الاختبار، أداء... زي ما نحكي أداء الاقتصاد |
|
|
|
142 |
|
00:10:40,420 --> 00:10:45,000 |
|
الفلسطيني جيد وسيئ، أداء الحكومة سيئة أو جيدة، و |
|
|
|
143 |
|
00:10:45,000 --> 00:10:45,360 |
|
هكذا |
|
|
|
144 |
|
00:10:49,200 --> 00:10:53,800 |
|
مقاس على مقياس ثنائي التفرع، وعندك ثلاث متغيرات: وقت |
|
|
|
145 |
|
00:10:53,800 --> 00:11:00,660 |
|
المراجعة، اختبار القلق مثلاً، والحضور للمحاضرات هنا |
|
|
|
146 |
|
00:11:00,660 --> 00:11:02,980 |
|
أنا أعطي مثال، تاعت كمثال ثانية اللي هي نوع |
|
|
|
147 |
|
00:11:02,980 --> 00:11:07,120 |
|
الشخصية، شخصية انطباعية، شخصية انبساطية للطفل مثلاً |
|
|
|
148 |
|
00:11:07,120 --> 00:11:12,610 |
|
في عوامل بتأثر عليها، وما شاء الله... لكن النقطة الثانية |
|
|
|
149 |
|
00:11:12,610 --> 00:11:15,970 |
|
إذا تم قياس المتغير التابع الخاص بك على مقياس |
|
|
|
150 |
|
00:11:15,970 --> 00:11:20,450 |
|
ترتيبي، فالانحدار اسمه ترتيبي مش logistic، فالأفضل |
|
|
|
151 |
|
00:11:20,450 --> 00:11:25,070 |
|
استخدام له ordinal regression، فتلاحظ الـ regression |
|
|
|
152 |
|
00:11:25,070 --> 00:11:27,810 |
|
أنواع، احنا أخذنا الـ simple والـ multiple اللي هو |
|
|
|
153 |
|
00:11:27,810 --> 00:11:31,850 |
|
الـ logistic الثنائي، وفيه الـ ordinal انحدار |
|
|
|
154 |
|
00:11:31,850 --> 00:11:35,270 |
|
الترتيبي، طبعاً في انحدارات كثيرة يعني انحدار كعلم |
|
|
|
155 |
|
00:11:35,270 --> 00:11:37,570 |
|
جداً |
|
|
|
156 |
|
00:11:40,970 --> 00:11:43,250 |
|
يعني يوجد واحد، أكثر المتغيرات المستقلة ممكن |
|
|
|
157 |
|
00:11:43,250 --> 00:11:48,550 |
|
استخدامها، وأنت ممكن تكون إما كمية أو ترتيبية، وما |
|
|
|
158 |
|
00:11:48,550 --> 00:11:51,650 |
|
هنا مثال ثاني للمتغيرات الكمية للمتغيرات |
|
|
|
159 |
|
00:11:51,650 --> 00:11:56,370 |
|
المستقلة، ممكن يكون وقت المراجعة كم ساعة طالب درس |
|
|
|
160 |
|
00:11:56,370 --> 00:12:00,120 |
|
للامتحان، الذكاء تم قياسه باستخدام درجة الذكاء الـ |
|
|
|
161 |
|
00:12:00,120 --> 00:12:06,060 |
|
IQ، أداء الاختبار ممكن أعطيه من 0 لـ 100، والوزن |
|
|
|
162 |
|
00:12:06,060 --> 00:12:09,500 |
|
مثلاً لو كان متواجد الوزن، أعطيه بقيسه بالـ kilogram |
|
|
|
163 |
|
00:12:09,500 --> 00:12:14,360 |
|
مثلاً من 40 كيلو لـ 80 كيلو وما شابه، المتغيرات |
|
|
|
164 |
|
00:12:14,360 --> 00:12:19,540 |
|
الترتيبية لو كان من الحضارة الترتيبي، زي مثلاً مقياس |
|
|
|
165 |
|
00:12:19,540 --> 00:12:23,680 |
|
الليكرت الخماسي أو السباعي اللي بيبدأ من موافق |
|
|
|
166 |
|
00:12:23,680 --> 00:12:30,290 |
|
بشدة لغاية غير موافق بشدة، أمثلة متغيرات اسمية تشبه |
|
|
|
167 |
|
00:12:30,290 --> 00:12:34,170 |
|
ممكن زي... مجموعتين زي الذكور والإناث، ممكن يكون |
|
|
|
168 |
|
00:12:34,170 --> 00:12:37,070 |
|
متغير تابع عندي ذكر أو أنثى، يعني لو عايز |
|
|
|
169 |
|
00:12:37,070 --> 00:12:40,510 |
|
متغيرات معينة من خلالها بأقدر أصنف الشخص ذكر أو |
|
|
|
170 |
|
00:12:40,510 --> 00:12:41,630 |
|
أنثى، ممكن جداً |
|
|
|
171 |
|
00:12:45,740 --> 00:12:48,760 |
|
يعني الآن فهمنا بعض المفاهيم العامة عن انحدار الـ |
|
|
|
172 |
|
00:12:48,760 --> 00:12:54,060 |
|
logistic، الآن إيش ال... كيف يمكن تطبيق ولاس بيأسس |
|
|
|
173 |
|
00:12:54,060 --> 00:12:58,220 |
|
وكيف نقرأ النتائج، هذا أنا ما كتبتهاش، هشرحها وأنت |
|
|
|
174 |
|
00:12:58,220 --> 00:13:02,260 |
|
بتكتبه، عشان كده المحاضرة صغيرة مش حاجة مكتوب فيها |
|
|
|
175 |
|
00:13:02,260 --> 00:13:05,260 |
|
الآن أنا قاعد أخد الشرح وأنت تكتب زي ما أنت عايزها |
|
|
|
176 |
|
00:13:05,260 --> 00:13:08,180 |
|
خلاص، فحاخد المثال القادم |
|
|
|
177 |
|
00:13:18,410 --> 00:13:23,530 |
|
وخلي بقى كالصح إن أنا ما مكتوبش خالص وخلاص أشرح زيك |
|
|
|
178 |
|
00:13:23,530 --> 00:13:26,710 |
|
وبعدين أعلق على النتائج، وأنت تكتب الدورة على كتب |
|
|
|
179 |
|
00:13:26,710 --> 00:13:30,630 |
|
وهيك بيصير الشغل الصح، لكن تاخد كل شيء مكتوب حرفياً |
|
|
|
180 |
|
00:13:30,630 --> 00:13:33,930 |
|
وهاد اللي كتبت ما كتبتش، وهاد اللي دخلت ما دخلتش |
|
|
|
181 |
|
00:13:33,930 --> 00:13:39,910 |
|
بيصير زي السلوب اللي... الطلقين تبع المدارس أو اللي |
|
|
|
182 |
|
00:13:39,910 --> 00:13:42,630 |
|
بندرسه عادة في الـ bachelor's، وهذا أعتقد نظامي أنا |
|
|
|
183 |
|
00:13:42,630 --> 00:13:47,370 |
|
فاشل قولاً واحدة عشانك اليوم، هجرب معاك أعطيك باحث |
|
|
|
184 |
|
00:13:47,370 --> 00:13:50,970 |
|
منشور ونقراه مع بعض، بس أنا حبيت أجيب المقرر نقراه مع |
|
|
|
185 |
|
00:13:50,970 --> 00:13:53,950 |
|
بعض، نشرح المحاضرة الأول ونشوف اللي احنا بنحكيه |
|
|
|
186 |
|
00:13:53,950 --> 00:13:58,260 |
|
هنا متوفر في البحث ولا لأ، فكان بعمل النقد للبحث، وفي |
|
|
|
187 |
|
00:13:58,260 --> 00:14:01,960 |
|
نفس الوقت بطابق اللي أنا بشرحه، هل في ممكن إضافات |
|
|
|
188 |
|
00:14:01,960 --> 00:14:04,880 |
|
الآن أنا وأنا بشرح أضيفه للبحث المنشور أو لا، أنا |
|
|
|
189 |
|
00:14:04,880 --> 00:14:08,580 |
|
ما قريتهش كله، طلعت فيه هيك عجبني بس حكيت المثال أنه |
|
|
|
190 |
|
00:14:08,580 --> 00:14:10,740 |
|
مثال تربية، وأنا ما بديش أعطيك أمثلة اللي ما عندي |
|
|
|
191 |
|
00:14:10,740 --> 00:14:13,900 |
|
اقتصادية وتجي وتحكي والله أمثلتنا كلها ما لهاش |
|
|
|
192 |
|
00:14:13,900 --> 00:14:16,820 |
|
علاقة بالتربية، عشان هيك يا دكتور أنا في بالي إن كل |
|
|
|
193 |
|
00:14:16,820 --> 00:14:19,900 |
|
موضوع كان مفروض يعني لو طلبت منك مثلاً homework |
|
|
|
194 |
|
00:14:19,900 --> 00:14:24,020 |
|
اللي راح تشتغل عين أبحاث استخدمت انحدار الـ |
|
|
|
195 |
|
00:14:24,020 --> 00:14:27,050 |
|
university، عين أبحاث استخدمت كده، عين أبحاث استخدمنا |
|
|
|
196 |
|
00:14:27,050 --> 00:14:30,930 |
|
عارف ال... طلبت من الطلاب اللي جابلكم، طلبت منهم، |
|
|
|
197 |
|
00:14:30,930 --> 00:14:33,750 |
|
بس أنت ما فيش عندك وقت خمس سابقين اللي عندك، طبعاً |
|
|
|
198 |
|
00:14:33,750 --> 00:14:37,930 |
|
بس في أحد كان كاتب يبحث العلاقة بين كده وكده؟ ما |
|
|
|
199 |
|
00:14:37,930 --> 00:14:40,770 |
|
... ما عشان كده، هنحكي لنا مع بعض، يعني مش الفروقات |
|
|
|
200 |
|
00:14:40,770 --> 00:14:44,730 |
|
اللي بحكي عليها، شوف دائماً الانحدار يبحث الأثر و |
|
|
|
201 |
|
00:14:44,730 --> 00:14:51,290 |
|
لا يبحث العلاقة، الأثر أقوى من العلاقة، ماشي صحيح |
|
|
|
202 |
|
00:14:51,290 --> 00:14:53,290 |
|
طبعاً احنا في كل... احنا في الانحدار نعتمد على |
|
|
|
203 |
|
00:14:53,290 --> 00:14:58,930 |
|
علاقات بشكل مؤكد، لكن الفرق بين علاقة وأثر... |
|
|
|
204 |
|
00:14:58,930 --> 00:15:02,690 |
|
خليني أعطيكي... ايه كويس خليني نفرد شوية بشعر صغير |
|
|
|
205 |
|
00:15:02,690 --> 00:15:07,870 |
|
نحكي علاقة، و |
|
|
|
206 |
|
00:15:07,870 --> 00:15:14,550 |
|
أثر وتأثير، هدول ما زي بعض، العلاقة... علاقة |
|
|
|
207 |
|
00:15:14,550 --> 00:15:18,350 |
|
ارتباطية بالمتغيرين، مع كده زيادة أحدهما تؤدي |
|
|
|
208 |
|
00:15:18,350 --> 00:15:23,650 |
|
لزيادة الآخر أو بنقص فقط، لكن ما بحكيش إنه أثر عليه، ممكن |
|
|
|
209 |
|
00:15:23,650 --> 00:15:31,110 |
|
أقول مثلاً الدخل يرتبط أو يؤثر من غير ما أعرف إيش |
|
|
|
210 |
|
00:15:31,110 --> 00:15:35,190 |
|
طبيعة المتغيرات اللي عندي، والله إذا كان عندي أكثر |
|
|
|
211 |
|
00:15:35,190 --> 00:15:36,510 |
|
من متغير مستقل |
|
|
|
212 |
|
00:15:39,020 --> 00:15:43,100 |
|
وبدي أشوف واضحهم، ارتباطهم مع المتغير التابع |
|
|
|
213 |
|
00:15:43,100 --> 00:15:47,260 |
|
لو حكيت ارتباط معناه بدرس ارتباط كل متغير مع |
|
|
|
214 |
|
00:15:47,260 --> 00:15:53,960 |
|
التابع بمعزل عن المتغيرات المستقلة الأخرى، لكن |
|
|
|
215 |
|
00:15:53,960 --> 00:15:57,250 |
|
أحياناً ما بقدرش أعزلهم مع بعض، لو بحكي عدة ساعات |
|
|
|
216 |
|
00:15:57,250 --> 00:16:02,670 |
|
المراجعة وذكاء الطالب ما بقدرش أعزله مع بعض، ما بقدرش |
|
|
|
217 |
|
00:16:02,670 --> 00:16:06,250 |
|
أدرس الارتباط بين ذكاء الطالب ودرجته في الامتحان |
|
|
|
218 |
|
00:16:06,250 --> 00:16:09,070 |
|
بمعزل عن وقت المراجعة، هو الذكاء اللي بيحارب اللي |
|
|
|
219 |
|
00:16:09,070 --> 00:16:12,690 |
|
الطالب يجيب عليه درجات، مستحيل، صح الطالب الذكي |
|
|
|
220 |
|
00:16:12,690 --> 00:16:16,230 |
|
بيجيب درجات عالية، لكن من غير ممارسة ومراجعة و |
|
|
|
221 |
|
00:16:16,230 --> 00:16:20,690 |
|
دراسة، ممكن الطالب يكون منه أقل درجة في الذكاء و |
|
|
|
222 |
|
00:16:20,690 --> 00:16:23,660 |
|
يجيب منه معدل أحسن، مع كده في الحالة دي بكون عندي |
|
|
|
223 |
|
00:16:23,660 --> 00:16:26,920 |
|
عدة متغيرات مستقلة ممكن هي مع بعضها تؤثر على |
|
|
|
224 |
|
00:16:26,920 --> 00:16:30,260 |
|
التابع، لحظة بحكيت اللي طلعت الحالة تؤثر على التابع |
|
|
|
225 |
|
00:16:30,260 --> 00:16:33,760 |
|
بحكي أثر كل واحدة على التابع، لكن لما بحكي عندي |
|
|
|
226 |
|
00:16:33,760 --> 00:16:39,140 |
|
متغير يرتبط مثلاً عدة |
|
|
|
227 |
|
00:16:39,140 --> 00:16:43,040 |
|
ساعات الدراسة يرتبط بدرجة الطالب، طبيعي كل ما زاد |
|
|
|
228 |
|
00:16:43,040 --> 00:16:47,260 |
|
عدد ساعات الدراسة بتزيد الدرجة، كل طالب غاب أو |
|
|
|
229 |
|
00:16:47,260 --> 00:16:52,990 |
|
جاء متأخر بتقل الدرجة وكذا، هذا ارتباط، إذا هنا |
|
|
|
230 |
|
00:16:52,990 --> 00:17:00,150 |
|
التأثير بيكون أحدث من X لـ Y، الأثر، التأثير بيكون |
|
|
|
231 |
|
00:17:00,150 --> 00:17:04,690 |
|
متبادل من X لـ Y، لذا لما بشوف أي حد فيه انحدار |
|
|
|
232 |
|
00:17:04,690 --> 00:17:11,690 |
|
Automatic، هذا انحدار، ارتباط |
|
|
|
233 |
|
00:17:11,690 --> 00:17:17,210 |
|
هذا ارتباط، فحميّز بين ارتباط وانحدار، الارتباط يدرس |
|
|
|
234 |
|
00:17:17,210 --> 00:17:20,190 |
|
اسمه ارتباط، يدرس العلاقة الارتباطية بين |
|
|
|
235 |
|
00:17:20,190 --> 00:17:26,510 |
|
المتغيرين، الانحدار يدرس الأثر بين المتغيرين، أثر |
|
|
|
236 |
|
00:17:26,510 --> 00:17:30,770 |
|
علاقة... أثر متغير على متغير آخر، يعني هذا المتغير |
|
|
|
237 |
|
00:17:30,770 --> 00:17:35,690 |
|
بيأثر على المتغير الثاني ولا لا، صحيح |
|
|
|
238 |
|
00:17:39,880 --> 00:17:42,800 |
|
بالتأكيد... بالتأكيد أنا... أنا كيف ما يتغير بده أثر |
|
|
|
239 |
|
00:17:42,800 --> 00:17:46,440 |
|
على الثاني وما فيش ارتباط فيما بينهم، عشان هيك الأثر |
|
|
|
240 |
|
00:17:46,440 --> 00:17:51,360 |
|
بالضبط أقوى من الارتباط |
|
|
|
241 |
|
00:17:55,160 --> 00:17:58,000 |
|
يعني أنا عادة أتمنى أني أبقى طالب تحكم استبيان، و |
|
|
|
242 |
|
00:17:58,000 --> 00:18:01,360 |
|
أكون في العنوان التابعه مجموعة عوامل مؤثرة على |
|
|
|
243 |
|
00:18:01,360 --> 00:18:04,240 |
|
المتغيرات التابع، هو درجة اللي عادة الطالب يكتبه في |
|
|
|
244 |
|
00:18:04,240 --> 00:18:07,960 |
|
الأول فيه ارتباط، علاقة، وبعدين فيه أثر، بحط الأثر |
|
|
|
245 |
|
00:18:07,960 --> 00:18:11,180 |
|
في الفرضية الثانية، أنا بروح بشيل الأولى خالص، و |
|
|
|
246 |
|
00:18:11,180 --> 00:18:15,360 |
|
بحط الأثر، الفرضية الأولى أنا كده كده بالظبط كده |
|
|
|
247 |
|
00:18:15,360 --> 00:18:18,780 |
|
كده، لو أنا درست الأثر كده درست العلاقة من الأول |
|
|
|
248 |
|
00:18:18,780 --> 00:18:22,460 |
|
فبالتالي الأفضل أخلص أبدأ بالفرضية الرئيسية، ويمكن |
|
|
|
249 |
|
00:18:23,800 --> 00:18:27,560 |
|
مئات الأبحاث اللي أنا عدلتها بهذا الشكل، إنه علاقة |
|
|
|
250 |
|
00:18:27,560 --> 00:18:38,560 |
|
ولا أثر، في تنامي بهذا الشكل، خلاص وضحت المتغير |
|
|
|
251 |
|
00:18:38,560 --> 00:18:43,980 |
|
اللي عندنا فيه عدة الملف اللي أنا فيه عدة متغيرات هو |
|
|
|
252 |
|
00:18:43,980 --> 00:18:48,520 |
|
نفس الملف القديم بس حاولت على قدر المستطاع أخذ بعض |
|
|
|
253 |
|
00:18:48,520 --> 00:18:54,840 |
|
المتغيرات بحيث يكون فيها متغيرات مستقلة ماخدة كمية |
|
|
|
254 |
|
00:18:54,840 --> 00:19:00,640 |
|
و مش كمية ولما تطلع النتائج يطلع واحد مؤثر و واحد |
|
|
|
255 |
|
00:19:00,640 --> 00:19:03,960 |
|
ثاني غير مؤثر بحيث أعرف كيف أعلق على النتائج لأنه |
|
|
|
256 |
|
00:19:03,960 --> 00:19:08,720 |
|
شوية الوضع مختلف عن الانحدار العادي عند قراءة |
|
|
|
257 |
|
00:19:08,720 --> 00:19:12,300 |
|
المخرج لأن أنا بتكلم عن احتمالات مش على متوالدات |
|
|
|
258 |
|
00:19:12,300 --> 00:19:21,140 |
|
كمية المتوالدات الموجودة النوع .. والنوع لحظة |
|
|
|
259 |
|
00:19:21,140 --> 00:19:30,020 |
|
نركز مع بعض ماخدينه واحد ذكر واثنين أنثى واحد |
|
|
|
260 |
|
00:19:30,020 --> 00:19:35,640 |
|
أنثى واثنين ذكر إذا .. واحد .. إذا النوع الاجتماعي |
|
|
|
261 |
|
00:19:35,640 --> 00:19:42,500 |
|
واحد أو اثنين مش شرط صفر واحد I am of the core |
|
|
|
262 |
|
00:19:46,970 --> 00:19:51,770 |
|
المتغير الثاني القسم النفسي زي كله عادة ثلاث أقسام |
|
|
|
263 |
|
00:19:51,770 --> 00:19:54,950 |
|
اللي هم كانوا موجودين حكينا قسم المناهج اصول |
|
|
|
264 |
|
00:19:54,950 --> 00:19:58,790 |
|
التربية وقسم علم النفس النشاط في درجة للطالب في |
|
|
|
265 |
|
00:19:58,790 --> 00:20:02,870 |
|
النشاط أنا أخذت واحد من الـ quizzes الموجودين بعد ما |
|
|
|
266 |
|
00:20:02,870 --> 00:20:05,870 |
|
جربت أكثر من واحد ووجدت واحد فيهم ممكن أحكي عنه |
|
|
|
267 |
|
00:20:05,870 --> 00:20:10,210 |
|
بعدين الحالة للطالب بس الحالة واضحة أن أنا عاملها |
|
|
|
268 |
|
00:20:10,210 --> 00:20:18,620 |
|
وصفة string طبعًا في المتغير التابع إذا القسم، الثلاث |
|
|
|
269 |
|
00:20:18,620 --> 00:20:27,260 |
|
أقسام، واحد منهج، اثنين أصول، ثلاثة علم نفسي |
|
|
|
270 |
|
00:20:27,260 --> 00:20:35,360 |
|
والنشاط، |
|
|
|
271 |
|
00:20:35,360 --> 00:20:38,940 |
|
يعني درجة أعمال الفصل السمية هيك، درجة الأعمال |
|
|
|
272 |
|
00:20:38,940 --> 00:20:40,640 |
|
الفصلية |
|
|
|
273 |
|
00:20:42,440 --> 00:20:55,420 |
|
واضح دول مجموعة المتغيرات المستقلة هذا |
|
|
|
274 |
|
00:20:55,420 --> 00:21:02,800 |
|
المتغير اسمه وهذا .. إيش هترتيبه ولا اسمه؟ هذا |
|
|
|
275 |
|
00:21:02,800 --> 00:21:08,160 |
|
اسمه والثالث .. إيه هتكمل؟ اللي .. المتغير التابع |
|
|
|
276 |
|
00:21:10,910 --> 00:21:18,030 |
|
اللي هو ثنائي حالة الطالب إما ناجح أو راسب وناجح |
|
|
|
277 |
|
00:21:18,030 --> 00:21:26,870 |
|
بأخذ نبيه هو راسب F إما بأعطيها واحد وصفر أو هيك |
|
|
|
278 |
|
00:21:26,870 --> 00:21:31,990 |
|
بينفع البرنامج بيستوعب هذا الموضوع زي الطبيعة |
|
|
|
279 |
|
00:21:31,990 --> 00:21:36,850 |
|
المتغيرات اللي عندي موجودة نبدأ |
|
|
|
280 |
|
00:21:36,850 --> 00:21:41,250 |
|
في الانحدار اللي أجلستي أنا هأشرح بالتفصيل إن شاء |
|
|
|
281 |
|
00:21:41,250 --> 00:21:49,390 |
|
الله فهي regression لحظة |
|
|
|
282 |
|
00:21:49,390 --> 00:21:53,050 |
|
احنا أخذنا الـ linear قبلها وهي الـ binary موجود الـ |
|
|
|
283 |
|
00:21:53,050 --> 00:21:56,350 |
|
binary logistic طبعًا تحت منه موجود multinomial |
|
|
|
284 |
|
00:21:56,350 --> 00:22:01,930 |
|
logistic وفيه تحت ordinal اللي هو الترتيب احنا |
|
|
|
285 |
|
00:22:01,930 --> 00:22:05,110 |
|
هناخد الـ binary logistic |
|
|
|
286 |
|
00:22:11,720 --> 00:22:15,320 |
|
أي النفدة اللي ظهرت واضح المتغير التابع يتسل لما |
|
|
|
287 |
|
00:22:15,320 --> 00:22:20,180 |
|
كان واحد بس خلاص بتوقع أن في برضه multivariate |
|
|
|
288 |
|
00:22:20,180 --> 00:22:26,920 |
|
logistic فالمتغير تابع عبارة عن الحالة فدخلت حالة |
|
|
|
289 |
|
00:22:26,920 --> 00:22:31,700 |
|
الطالب اللي ناجح وراسب اللي هي المتغيرات المستقلة |
|
|
|
290 |
|
00:22:31,700 --> 00:22:39,560 |
|
اسمها covariates بدخلت |
|
|
|
291 |
|
00:22:39,560 --> 00:22:45,500 |
|
ثلاث متغيرات لحظة لأن .. أي واحد واحد .. مش يعني .. |
|
|
|
292 |
|
00:22:45,500 --> 00:22:49,700 |
|
واحد واحد كله .. لحظة .. فممكن أعمل تفاعل لو حاببت |
|
|
|
293 |
|
00:22:49,700 --> 00:22:54,520 |
|
أعمل تفاعل .. تفاعل موجود في |
|
|
|
294 |
|
00:22:54,520 --> 00:22:58,580 |
|
حاجة غريبة أنا حاطيتها المرة اللي فاتت في الانحدار |
|
|
|
295 |
|
00:22:58,580 --> 00:23:03,700 |
|
لما دخلت القسم قلت القسم مدخل واحد اثنين ثلاثة بس |
|
|
|
296 |
|
00:23:03,700 --> 00:23:07,140 |
|
واحد له معنى مختلف عن اثنين مختلف عن ثلاثة .. مش |
|
|
|
297 |
|
00:23:07,140 --> 00:23:11,850 |
|
قيم .. هذا ترميز فالمرة هذه أنا ما عملتش الـ الـ |
|
|
|
298 |
|
00:23:11,850 --> 00:23:14,950 |
|
dummy اللي المرة اللي فاتت الشيء اللي كويس أنه في |
|
|
|
299 |
|
00:23:14,950 --> 00:23:19,910 |
|
الـ logistic بيعملك إياهم بس أنا هطلب منهم يعني في |
|
|
|
300 |
|
00:23:19,910 --> 00:23:21,910 |
|
الـ logistic احنا اللي عملناه المرة فاتت اللي هو |
|
|
|
301 |
|
00:23:21,910 --> 00:23:26,290 |
|
قسم واحد وقسم اثنين وأكون من الدخل هو الآن |
|
|
|
302 |
|
00:23:26,290 --> 00:23:30,110 |
|
بيعملك إياهم بطريقة سهلة لحاله بس أنت تطلبه و |
|
|
|
303 |
|
00:23:30,110 --> 00:23:32,950 |
|
بيعيرفش إيش فيه جوا خالباك البرنامج بالنسبة إيه له |
|
|
|
304 |
|
00:23:32,950 --> 00:23:36,230 |
|
واحد، اثنين، ثلاثة ما يعرفهاش هل هي قيمة ولا ترميز |
|
|
|
305 |
|
00:23:36,230 --> 00:23:42,490 |
|
اللي أنا كباحث بدي أحدد له في عندي أول اختيار فوق |
|
|
|
306 |
|
00:23:42,490 --> 00:23:50,470 |
|
categorical اللي هي المجموعات فئات أو مجموعات بضغط |
|
|
|
307 |
|
00:23:50,470 --> 00:23:55,530 |
|
عليها بيسألك مين الـ categorical اللي عايز تعملهم على |
|
|
|
308 |
|
00:23:55,530 --> 00:23:59,070 |
|
شكل المجموعات زي قسم واحد وقسم اثنين وهيك أنا |
|
|
|
309 |
|
00:23:59,070 --> 00:24:03,090 |
|
عند النوع الاجتماعي بدخليه 01 هو مدخله 112 مظبوط |
|
|
|
310 |
|
00:24:03,090 --> 00:24:08,190 |
|
أنا مدخله البرنامج يعمل له automatic 01 طب خليني |
|
|
|
311 |
|
00:24:08,190 --> 00:24:13,910 |
|
أدخل لك لحاله بسم موجود تحت reference category إيش |
|
|
|
312 |
|
00:24:13,910 --> 00:24:18,930 |
|
المجموعة المرجعية هو عنده حَتّين احتمالين يا إما |
|
|
|
313 |
|
00:24:18,930 --> 00:24:22,110 |
|
الأخيرة يا إما الأولى يا إما القسم الثالث هو اللي |
|
|
|
314 |
|
00:24:22,110 --> 00:24:27,180 |
|
أنا مش هدخله أو القسم الأول فاللي أنت عايز تعمله |
|
|
|
315 |
|
00:24:27,180 --> 00:24:31,580 |
|
يعملها بيعمل أخير بس بيدركز أي شيء بيصير أقارنه مع |
|
|
|
316 |
|
00:24:31,580 --> 00:24:36,240 |
|
الأخير واضح؟ أي شيء في التعليق لهذا المتغير بقارنه |
|
|
|
317 |
|
00:24:36,240 --> 00:24:40,260 |
|
مع الآخر لو عملت first أي شيء موجود بقارنه مع |
|
|
|
318 |
|
00:24:40,260 --> 00:24:43,700 |
|
الأول فخليني أتفق ده على الآخر حتى الـ default تبع |
|
|
|
319 |
|
00:24:43,700 --> 00:24:48,200 |
|
البرنامج بدل plus فأنا |
|
|
|
320 |
|
00:24:48,200 --> 00:24:54,650 |
|
بحكيله خلاص خلي هذا plus وإيش هتختار هنا؟ change خلاص |
|
|
|
321 |
|
00:24:54,650 --> 00:24:58,970 |
|
هيعمل إيه لها اختارت هذه وهي change معاها طيب هو |
|
|
|
322 |
|
00:24:58,970 --> 00:25:01,710 |
|
الـ default last لو بتغير هذه first ممكن أعملها |
|
|
|
323 |
|
00:25:01,710 --> 00:25:06,870 |
|
first لحظة كتبت first لأن الـ default تبعه عبارة عن |
|
|
|
324 |
|
00:25:06,870 --> 00:25:12,370 |
|
last برضه القسم هو هذا صحيح أنا بدور القسم أكثر |
|
|
|
325 |
|
00:25:12,370 --> 00:25:15,870 |
|
لأن القسم عدة مجموعات وما فاتخدنا وقت ما عملناه |
|
|
|
326 |
|
00:25:15,870 --> 00:25:20,820 |
|
فبدخله في هذه المنطقة مش أنت عايز برضه ممكن خلي |
|
|
|
327 |
|
00:25:20,820 --> 00:25:23,780 |
|
بالك واحد اعمله last والثاني اعمله first أنت حر |
|
|
|
328 |
|
00:25:23,780 --> 00:25:27,340 |
|
لكن الأفضل دائمًا كله يكون نفس المجموعة المرجعية |
|
|
|
329 |
|
00:25:27,340 --> 00:25:31,300 |
|
الأخيرة وخلاص بحيث لما أجي أقارن أعرف أقارن صح طب |
|
|
|
330 |
|
00:25:31,300 --> 00:25:34,120 |
|
بالنسبة للقسم برضه هأختار طب من غير الـ change لأن |
|
|
|
331 |
|
00:25:34,120 --> 00:25:39,340 |
|
الـ change هي بتكون للـ last لحظة هنا النوع هيكون |
|
|
|
332 |
|
00:25:39,340 --> 00:25:44,380 |
|
واحد one واثنين هتصير صفر هي المجموعة المرجعية |
|
|
|
333 |
|
00:25:44,380 --> 00:25:50,230 |
|
إذا هذا المرجع وهذا المرجع يعني لما أحكيلك علقى |
|
|
|
334 |
|
00:25:50,230 --> 00:25:52,530 |
|
النتائج في الامتحان إن شاء الله تعالى بمؤكد أحد |
|
|
|
335 |
|
00:25:52,530 --> 00:25:57,030 |
|
بيبقى سؤال عنه وتصير تعلقى وتسكت من غير بتحكي |
|
|
|
336 |
|
00:25:57,030 --> 00:26:03,690 |
|
حسب أي مجموعة هتاخد .. هكون الإجابة مش كاملة خلاص؟ |
|
|
|
337 |
|
00:26:03,690 --> 00:26:11,390 |
|
إذا هذا نقطة مهمة خلاص هذه أول وحدة النقطة بعدها |
|
|
|
338 |
|
00:26:11,390 --> 00:26:14,630 |
|
في تحت منا save |
|
|
|
339 |
|
00:26:21,250 --> 00:26:25,670 |
|
السبب في عندي predicted values بتذكر هناك كان في |
|
|
|
340 |
|
00:26:25,670 --> 00:26:29,010 |
|
الانحدار في standardized وunstandardized قيم |
|
|
|
341 |
|
00:26:29,010 --> 00:26:31,470 |
|
معيارية هنا ما فيش قيم معيارية في probabilities |
|
|
|
342 |
|
00:26:31,470 --> 00:26:36,290 |
|
احتمالات احتمال أن يكون الشخص في هذه المجموعة |
|
|
|
343 |
|
00:26:36,290 --> 00:26:38,470 |
|
احتمال أن يكون الشخص في المجموعة الأولى أو |
|
|
|
344 |
|
00:26:38,470 --> 00:26:41,610 |
|
المجموعة الثانية احتمال نصف ستة عشرة سبعة وكذا |
|
|
|
345 |
|
00:26:41,610 --> 00:26:44,290 |
|
فبحكيله هاتلي probabilities |
|
|
|
346 |
|
00:26:48,710 --> 00:26:53,210 |
|
إذا هذا هنا هيعطيني القيم المتنبأ بها بالنسبة لمين |
|
|
|
347 |
|
00:26:53,210 --> 00:26:57,870 |
|
للاحتمالات وبرضه ثانيًا بالنسبة لمين للـ group |
|
|
|
348 |
|
00:26:57,870 --> 00:27:01,330 |
|
membership طب برضه توقع ليها في أي مجموعة في |
|
|
|
349 |
|
00:27:01,330 --> 00:27:03,910 |
|
الأولى ولا في الثانية اللي هي في مجموعة الطالب |
|
|
|
350 |
|
00:27:03,910 --> 00:27:08,570 |
|
الناجح أو الطالب الراسبين أو الطلاب الراسبين هذا بس |
|
|
|
351 |
|
00:27:08,570 --> 00:27:14,370 |
|
مجرد أنا هوريكيها في صفحة البيانات إيش الاحتمال |
|
|
|
352 |
|
00:27:14,370 --> 00:27:18,190 |
|
وحطناه في أي مجموعة وهنا أعرف بالتفصيل ليش أحط في |
|
|
|
353 |
|
00:27:18,190 --> 00:27:22,210 |
|
المجموعة الأولى أو المجموعة الثانية لكن بالنسبة لك |
|
|
|
354 |
|
00:27:22,210 --> 00:27:26,590 |
|
مقادة مش هتفرج كثير في النتائج لأن هو هيلخص |
|
|
|
355 |
|
00:27:26,590 --> 00:27:30,090 |
|
النتائج في الآخر خاصة لكن أنا حابب تبينك كيف |
|
|
|
356 |
|
00:27:30,090 --> 00:27:33,210 |
|
البرنامج الـ mechanism تمت وكيف القلية والميكانيكية |
|
|
|
357 |
|
00:27:33,210 --> 00:27:37,870 |
|
لشغل في الانحدار الـ logistic آخر شيء options |
|
|
|
358 |
|
00:27:41,440 --> 00:27:48,420 |
|
options هأخذ منها شغلتين بس أو ثلاث شغلات في عندي |
|
|
|
359 |
|
00:27:48,420 --> 00:27:53,340 |
|
اختبار مهم جدًا للـ goodness of fit اللي هو اختبار |
|
|
|
360 |
|
00:27:53,340 --> 00:27:56,380 |
|
جودة الملائمة زي ما أخذناه في الحضارة الفين |
|
|
|
361 |
|
00:27:56,380 --> 00:28:00,880 |
|
التواصل الاستكشافي يعني التحليل العامل الاستكشافي |
|
|
|
362 |
|
00:28:00,880 --> 00:28:07,990 |
|
ففي اختبار اسمه Hosmer واسم لمشو goodness of it |
|
|
|
363 |
|
00:28:07,990 --> 00:28:16,710 |
|
أو HL test هذا اختبار في |
|
|
|
364 |
|
00:28:16,710 --> 00:28:22,470 |
|
اختبار اختيار مهم ثاني مكتوب عليه CI for |
|
|
|
365 |
|
00:28:22,470 --> 00:28:28,850 |
|
exponential لبى CI اختصار كلمة أخذناها قبل هيك |
|
|
|
366 |
|
00:28:28,850 --> 00:28:31,190 |
|
أخذناها قبل هيك ولا مرة |
|
|
|
367 |
|
00:28:34,730 --> 00:28:40,670 |
|
هذه كـ CR و CI ولا مرة والله يجعلكم في الامتحان |
|
|
|
368 |
|
00:28:40,670 --> 00:28:48,870 |
|
حتى confidence interval أيه |
|
|
|
369 |
|
00:28:48,870 --> 00:28:53,310 |
|
الـ C وأيه الـ I إذا |
|
|
|
370 |
|
00:28:53,310 --> 00:28:57,910 |
|
بأختار confidence interval بس مش لـ الـ B لحضار الجثة |
|
|
|
371 |
|
00:28:57,910 --> 00:29:01,830 |
|
بناخد فترات ثقة لـ الـ exponential لـ الـ B الدلال |
|
|
|
372 |
|
00:29:01,830 --> 00:29:08,450 |
|
الأساسي لـ الـ B بنسبة ثقة 95% البرنامج |
|
|
|
373 |
|
00:29:08,450 --> 00:29:13,170 |
|
بيعمل iterations، بيعمل عدة حلول، أنا عايزه بس |
|
|
|
374 |
|
00:29:13,170 --> 00:29:17,250 |
|
يعرض لي الحل في الخطوة الأخيرة مش عايز هو كده، مش |
|
|
|
375 |
|
00:29:17,250 --> 00:29:20,250 |
|
عايز أشتغل، مش أطلع نتائج، عايز أعطيني الحل في |
|
|
|
376 |
|
00:29:20,250 --> 00:29:23,350 |
|
الخطوة الأخيرة اللي هي at the last stem |
|
|
|
377 |
|
00:29:27,330 --> 00:29:30,170 |
|
عادي بس أساس ال output ما تكترهوش كتير خلي output |
|
|
|
378 |
|
00:29:30,170 --> 00:29:34,850 |
|
صغير بس يبقى باين نتاج لآخر خطوة و اخترت اختبار |
|
|
|
379 |
|
00:29:34,850 --> 00:29:39,670 |
|
للملائمة اللي تبعه اسمه لمشو و اخترت ال confidence |
|
|
|
380 |
|
00:29:39,670 --> 00:29:43,350 |
|
interval ال exponential لل B هدول الاختيارات |
|
|
|
381 |
|
00:29:43,350 --> 00:29:46,850 |
|
الأساسية مرة ثانية عيدهم بسرعة |
|
|
|
382 |
|
00:29:49,520 --> 00:29:53,720 |
|
اخترت categorical دخلت المتغيرات الإسمية أو |
|
|
|
383 |
|
00:29:53,720 --> 00:29:57,660 |
|
الترتيب اللي بعملها مجموعات يعني مش حاجتك الآن لو |
|
|
|
384 |
|
00:29:57,660 --> 00:30:02,020 |
|
كان عندك مثلا متغير المحافظة أربع أو خمس محافظات |
|
|
|
385 |
|
00:30:02,020 --> 00:30:05,700 |
|
أو لا عشر ولا أي كان العدد هو البرنامج هيعملك إياه |
|
|
|
386 |
|
00:30:05,700 --> 00:30:09,260 |
|
تقسيم حسب اللي أخدناه المرة الفاتت لعمل نظام |
|
|
|
387 |
|
00:30:09,260 --> 00:30:12,980 |
|
variables لمتغير القسم فهنا بختار المتغيرات |
|
|
|
388 |
|
00:30:12,980 --> 00:30:18,990 |
|
النوعية الخطوة الثانية في ال save مجرد أساسها عرف |
|
|
|
389 |
|
00:30:18,990 --> 00:30:22,530 |
|
كيف البرنامج بيشتغل اخترت في ال predicted values |
|
|
|
390 |
|
00:30:22,530 --> 00:30:27,230 |
|
ال probabilities و ال group membership و أخيرًا في |
|
|
|
391 |
|
00:30:27,230 --> 00:30:32,590 |
|
ال options حددت شغلتين مهمات جدًا اختبار جودة |
|
|
|
392 |
|
00:30:32,590 --> 00:30:37,330 |
|
ملائمة لهو اسمه لمشو و اخترت فترة ثقة مش لل B لل |
|
|
|
393 |
|
00:30:37,330 --> 00:30:40,370 |
|
exponential لل B أنا متعود و مش هشرح على التفاصيل |
|
|
|
394 |
|
00:30:40,370 --> 00:30:43,650 |
|
ليش exponential لل B في الانحدار ال logistic مطلعش |
|
|
|
395 |
|
00:30:43,650 --> 00:30:48,580 |
|
فترة ثقة لل Bمن الـ experiential للـ B إيه القصة |
|
|
|
396 |
|
00:30:48,580 --> 00:30:55,020 |
|
وراها أنا مش هشرحها بالتفصيل طبعًا ال method طريقة |
|
|
|
397 |
|
00:30:55,020 --> 00:30:58,960 |
|
ال enter زي ما كان في طريقة ال enter و ال stepwise |
|
|
|
398 |
|
00:30:58,960 --> 00:31:01,780 |
|
هناك برضه في طريقة ال enter في طريقة ثانية هاخدها |
|
|
|
399 |
|
00:31:01,780 --> 00:31:05,400 |
|
بعد شوية لما أخلص هذه الطريقة إن شاء الله بعد ما |
|
|
|
400 |
|
00:31:05,400 --> 00:31:06,240 |
|
أخلص برضه هتلاقي okay |
|
|
|
401 |
|
00:31:15,150 --> 00:31:19,150 |
|
الجدول الأول متعودين عليه اللي هو Case Processing |
|
|
|
402 |
|
00:31:19,150 --> 00:31:26,130 |
|
Summary كم حالة تم معالجتها هذا ملخص لهم واضح أن |
|
|
|
403 |
|
00:31:26,130 --> 00:31:30,670 |
|
الـ Selected Cases Included in Analysis 105 حالات |
|
|
|
404 |
|
00:31:30,670 --> 00:31:37,010 |
|
يعني تم تضمين 105 حالات في التحليل بنسبة 100% الـ |
|
|
|
405 |
|
00:31:37,010 --> 00:31:40,170 |
|
Unselected واضح ما فيش فبالتالي هي عينة بـ 700 |
|
|
|
406 |
|
00:31:42,250 --> 00:31:46,990 |
|
إحنا عملنا coding بظبط طلبت مني أعمل ليه ترميز ف |
|
|
|
407 |
|
00:31:46,990 --> 00:31:51,970 |
|
ال original value بالنسبة لمتغير تبع ال gender أو |
|
|
|
408 |
|
00:31:51,970 --> 00:31:58,550 |
|
النوع الاجتماعي F أعطاه صفر اللي هو ال female آسف |
|
|
|
409 |
|
00:31:58,550 --> 00:32:02,670 |
|
بحكي على المتغير التابع ببدأ هنا بال dependent |
|
|
|
410 |
|
00:32:02,670 --> 00:32:11,070 |
|
المتغير التابع مش شايف الخط هذا |
|
|
|
411 |
|
00:32:11,070 --> 00:32:11,550 |
|
خط |
|
|
|
412 |
|
00:32:14,730 --> 00:32:19,030 |
|
لا ب .. ما بيطلعلك إيه هالزمان تعالى مش هالقصة |
|
|
|
413 |
|
00:32:19,030 --> 00:32:26,010 |
|
الكبيرة هاي المتغيرات المتغير الأول راسب وناجح |
|
|
|
414 |
|
00:32:26,010 --> 00:32:33,050 |
|
فالـ B أعطاها واحد و |
|
|
|
415 |
|
00:32:33,050 --> 00:32:38,310 |
|
الفشل اعطاه صفر فعلاً، pass فعلاً زماننا كده هو هيتعامل |
|
|
|
416 |
|
00:32:38,310 --> 00:32:45,690 |
|
كمتغير تابع لما بتعلق، بتعلق للنجاح طب النجاح مقرر |
|
|
|
417 |
|
00:32:45,690 --> 00:32:49,190 |
|
بالفشل فلما بحكي نسبة هتكون نسبة للناجحين لأن |
|
|
|
418 |
|
00:32:49,190 --> 00:32:53,730 |
|
الواحد مع مين مع الناجح لو عكسها بتغير النتائج |
|
|
|
419 |
|
00:32:53,730 --> 00:32:58,710 |
|
بيصير العملية بالعكس إذا بي صفر واقف السواسة فال |
|
|
|
420 |
|
00:32:58,710 --> 00:33:01,990 |
|
categorical variables coding ترميز المتغيرات اللي |
|
|
|
421 |
|
00:33:01,990 --> 00:33:07,770 |
|
شكل المجموعات اللي أنا طلبت منه كان عند القسم طلبت |
|
|
|
422 |
|
00:33:07,770 --> 00:33:12,110 |
|
منه مين يكون المجموعة المرجعية؟ الأخير فمين دخل |
|
|
|
423 |
|
00:33:12,110 --> 00:33:15,650 |
|
معاه؟ واحد واتنين، قسمين اللي هم مين؟ هاي واحد، |
|
|
|
424 |
|
00:33:15,650 --> 00:33:19,150 |
|
اتنين، تلاتة، القسم الواحد معناه واحد، صفر، صفر، |
|
|
|
425 |
|
00:33:19,150 --> 00:33:22,490 |
|
مع كده مين القسم الأول، بعدين صفر، واحد، صفر، مع |
|
|
|
426 |
|
00:33:22,490 --> 00:33:24,890 |
|
كده القسم الثاني، مع كده مجموعة المرجعية هي |
|
|
|
427 |
|
00:33:24,890 --> 00:33:28,050 |
|
الثالثة يعني من خلال هذا الجدول بعرف أن القسم |
|
|
|
428 |
|
00:33:28,050 --> 00:33:31,530 |
|
الثالث لأنه zero, zero هو عبارة عن مين؟ المجموعة |
|
|
|
429 |
|
00:33:31,530 --> 00:33:36,690 |
|
المرجعية النوع ذكر أنثى واضح أنه أعطى أنثى واحد |
|
|
|
430 |
|
00:33:36,690 --> 00:33:40,630 |
|
كمجموعة مرجعية ومجموعة المرجعية ذكور بتساوي صفر |
|
|
|
431 |
|
00:33:42,520 --> 00:33:45,220 |
|
يعني أنا باجي عشان أقارن هقارن الذكور بالنسبة |
|
|
|
432 |
|
00:33:45,220 --> 00:33:48,800 |
|
للإناث وليس .. آسف هقارن الإناث بالنسبة للذكور |
|
|
|
433 |
|
00:33:48,800 --> 00:33:54,540 |
|
وليس العكس الإناث للذكور هقارن ناجح مقابل فاشل |
|
|
|
434 |
|
00:33:54,540 --> 00:34:01,000 |
|
هقارن قسم أول مع قسم ثالث و ثاني مع ثالث الآن |
|
|
|
435 |
|
00:34:01,000 --> 00:34:05,520 |
|
البرنامج هيبدأ يشتغل في الحالة الأولى أول شيء خالص |
|
|
|
436 |
|
00:34:05,520 --> 00:34:08,100 |
|
طبعًا الملف اللي عندي |
|
|
|
437 |
|
00:34:12,530 --> 00:34:19,850 |
|
الحالات واضحة تمامًا فيها معظمها حالات نجاح كانت |
|
|
|
438 |
|
00:34:19,850 --> 00:34:26,310 |
|
ست حالات فشل موجودات لأن |
|
|
|
439 |
|
00:34:26,310 --> 00:34:32,810 |
|
هو كحالة طالب أنه كان في F مش |
|
|
|
440 |
|
00:34:32,810 --> 00:34:38,210 |
|
راسب أو بي اللي هو الناجح هذا في البداية خالص أما |
|
|
|
441 |
|
00:34:38,210 --> 00:34:42,800 |
|
ستة و تسعة وتسعين هذه الحالات اللي عندي يعني ست |
|
|
|
442 |
|
00:34:42,800 --> 00:34:47,680 |
|
حالات راسب و تسعة و تسعين حالات نجاح لهم هي ستة |
|
|
|
443 |
|
00:34:47,680 --> 00:34:51,640 |
|
نجاح ستة فشل و تسعة و تسعين هذا في الأول خالص |
|
|
|
444 |
|
00:34:51,640 --> 00:34:55,860 |
|
البيانات الفعلية البيانات المية و خمسة كانوا |
|
|
|
445 |
|
00:34:55,860 --> 00:35:00,180 |
|
مقسمين تسعة و تسعين طالب ناجح في المجموعة و ست |
|
|
|
446 |
|
00:35:00,180 --> 00:35:03,360 |
|
طلاب فاشلين هذا في الأصل خالص يعني هذا الجدول |
|
|
|
447 |
|
00:35:03,360 --> 00:35:05,520 |
|
الطبيعي البيانات اللي موجودة عندك |
|
|
|
448 |
|
00:35:09,360 --> 00:35:15,420 |
|
إيش لأ؟ إيش .. إيش .. إيش يعني كلمة لأ معناها؟ إيش |
|
|
|
449 |
|
00:35:15,420 --> 00:35:22,380 |
|
اللي مش موجود؟ إيش .. إيش اللي موجود وإيش اللي مش |
|
|
|
450 |
|
00:35:22,380 --> 00:35:26,700 |
|
موجود؟ مش فاهم هي .. هي الدرجات اللي عندك، شفت |
|
|
|
451 |
|
00:35:26,700 --> 00:35:36,220 |
|
الدرجات؟ لو تعمليهم frequency إحصاء وصف بسيط لحالة |
|
|
|
452 |
|
00:35:36,220 --> 00:35:36,720 |
|
الطالب |
|
|
|
453 |
|
00:35:44,030 --> 00:35:47,570 |
|
هذه المتغيرات تبع 6 حالة فشل و 99 حالة نجاح هيك |
|
|
|
454 |
|
00:35:47,570 --> 00:35:54,370 |
|
البيانات من أصلها يعني هذا الملف أغلب حالته حالات |
|
|
|
455 |
|
00:35:54,370 --> 00:36:02,130 |
|
نجاح نشوف الآن التصنيف إيش حيصير فيه ناخذ |
|
|
|
456 |
|
00:36:02,130 --> 00:36:10,120 |
|
block رقم 1 في block 1 بيعطيني omnibase test |
|
|
|
457 |
|
00:36:10,120 --> 00:36:17,080 |
|
omnibase test بيعطيني اختبار لل model fit مدى |
|
|
|
458 |
|
00:36:17,080 --> 00:36:23,980 |
|
جودة ملائمة النموذج إذا |
|
|
|
459 |
|
00:36:23,980 --> 00:36:34,180 |
|
أول اختبار مدى ملائمة النموذج بتطلع |
|
|
|
460 |
|
00:36:34,180 --> 00:36:39,260 |
|
على ال model في اختبار اسمه chi-square إذا مدى |
|
|
|
461 |
|
00:36:39,260 --> 00:36:44,360 |
|
ملائمة النموذج هناخد أول اختبار مربع chi |
|
|
|
462 |
|
00:36:57,740 --> 00:37:03,560 |
|
هذا الاختبار بيشوف هل النموذج مناسب أو غير مناسب |
|
|
|
463 |
|
00:37:03,560 --> 00:37:09,340 |
|
الفرضية الصفرية بتنص أن النموذج غير مناسب يعني إيش |
|
|
|
464 |
|
00:37:09,340 --> 00:37:13,280 |
|
غير مناسب؟ النموذج مش فيه عند P1, P2 و P3 هدول |
|
|
|
465 |
|
00:37:13,280 --> 00:37:16,860 |
|
بفترضهم بكلهم بسوء صفر يعني بفترض أن ال betas هدول |
|
|
|
466 |
|
00:37:16,860 --> 00:37:19,620 |
|
اللي عندي كانوا بيتا عندنا مثلاً نفترض أي كان |
|
|
|
467 |
|
00:37:19,620 --> 00:37:23,920 |
|
عددهم نفترض كمية مستقل نفترض هيك هدول كلهم |
|
|
|
468 |
|
00:37:23,920 --> 00:37:28,560 |
|
بفترضهم بسوء قداش صفر الصفر دي معناه هي النموذج |
|
|
|
469 |
|
00:37:28,560 --> 00:37:36,420 |
|
مناسب ولا غير؟ إذا في اختبار المربع كاي الفرضية |
|
|
|
470 |
|
00:37:36,420 --> 00:37:43,280 |
|
الصفر بتنص النموذج غير مناسب، غير ملائم يعني |
|
|
|
471 |
|
00:37:43,280 --> 00:37:48,400 |
|
ما فيش علاقة أو ما فيش أثر بين المتغيرات المستقلة |
|
|
|
472 |
|
00:37:48,400 --> 00:37:54,760 |
|
والتابع يعني هذا معناه ليه يوجد أثر للمتغيرات |
|
|
|
473 |
|
00:37:58,140 --> 00:38:05,940 |
|
المستقلة على التابع خد |
|
|
|
474 |
|
00:38:05,940 --> 00:38:10,940 |
|
دامل على الموديل أنا |
|
|
|
475 |
|
00:38:10,940 --> 00:38:15,900 |
|
كمتغيرات مستقلة حطيت اللي هو النوع والقسم والنشاط |
|
|
|
476 |
|
00:38:15,900 --> 00:38:23,580 |
|
أعطاني أربعة ويجيب الرابع إلى اللحظة القسم دخلوا |
|
|
|
477 |
|
00:38:23,580 --> 00:38:27,600 |
|
اتنين القسم دخلوا اتنين مظبوط؟ قسم واحد وقسم اتنين |
|
|
|
478 |
|
00:38:27,600 --> 00:38:31,120 |
|
فهذا اتنين وهذا واحد وهذا واحد هي الأربعة لما |
|
|
|
479 |
|
00:38:31,120 --> 00:38:35,960 |
|
بحكي نقص واحد اللي هي عدد المعالم المجهولة اللي هو |
|
|
|
480 |
|
00:38:35,960 --> 00:38:39,060 |
|
المستقل زاد ال B0 صاروا خمسة نقص واحد وهي الأربعة |
|
|
|
481 |
|
00:38:39,060 --> 00:38:48,840 |
|
أي أساس خمسة؟ أي أساس داخل واحد اتنين؟ داخل اتنين؟ |
|
|
|
482 |
|
00:38:48,840 --> 00:38:53,760 |
|
طيب كويس وهي ده؟ هي الأربعة |
|
|
|
483 |
|
00:38:56,070 --> 00:39:02,190 |
|
مظبوط إذا الـ DF عدد |
|
|
|
484 |
|
00:39:02,190 --> 00:39:11,530 |
|
المتغيرات المستقلة إيش |
|
|
|
485 |
|
00:39:11,530 --> 00:39:19,770 |
|
ساوي؟ ساوي أربعة بس القيمة الاحتمالية ساوي |
|
|
|
486 |
|
00:39:19,770 --> 00:39:26,340 |
|
صفر إيش القرار؟ رد مش هيك رفض الفرضية الصفرية |
|
|
|
487 |
|
00:39:26,340 --> 00:39:30,080 |
|
طالما رفضت مع كده النموذج ماله مناسب يعني النموذج |
|
|
|
488 |
|
00:39:30,080 --> 00:39:36,440 |
|
اللي هنشوفه بعد شوية نموذج مناسب هدول خطوتين في |
|
|
|
489 |
|
00:39:36,440 --> 00:39:39,220 |
|
الأول خالص بيبدأ بال step zero بعدين بيبني block |
|
|
|
490 |
|
00:39:39,220 --> 00:39:42,140 |
|
واحد و block اتنين لغاية ما يصل للنموذج النهائي |
|
|
|
491 |
|
00:39:42,140 --> 00:39:45,500 |
|
فانطلقت منه يعطيني آخر نموذج طبعًا في ال step zero |
|
|
|
492 |
|
00:39:45,500 --> 00:39:49,300 |
|
بيعطي قيمة مقيم و block واحد بعد المدل في الآخر |
|
|
|
493 |
|
00:39:49,300 --> 00:39:53,000 |
|
أنا بأهتم في ال .. في النموذج النهائي اللي أنا وصلت |
|
|
|
494 |
|
00:39:53,000 --> 00:39:57,380 |
|
له فبقرأ القيم اللي عندي هنا في الآخر الموضوع ال |
|
|
|
495 |
|
00:39:57,380 --> 00:40:00,340 |
|
summary إذا بتذكر في الانحدار كان في عنده موضوع ال |
|
|
|
496 |
|
00:40:00,340 --> 00:40:05,660 |
|
summary ال R² مظبوط والقصة ده R² هنا نفس القصة |
|
|
|
497 |
|
00:40:05,660 --> 00:40:12,620 |
|
فيها عندي R² ولكن اللي هنا دول شبيهات بال R² واحد |
|
|
|
498 |
|
00:40:12,620 --> 00:40:17,640 |
|
اسمه Cox and Snell R² Cox هذا اتنين Cox and |
|
|
|
499 |
|
00:40:17,640 --> 00:40:22,730 |
|
Snell R² هدول في التعليق بيشبه ال R² اللي أخذناها |
|
|
|
500 |
|
00:40:22,730 --> 00:40:31,970 |
|
في الأول فالكوكس سنل قيمته |
|
|
|
501 |
|
00:40:31,970 --> 00:40:37,030 |
|
حوالي أربع وعشرين وستة هذا إيش معناها أنه تقريباً |
|
|
|
502 |
|
00:40:37,030 --> 00:40:40,430 |
|
أربع وعشرين وستة ومعاشر في المئة من التغير في حالة |
|
|
|
503 |
|
00:40:40,430 --> 00:40:43,490 |
|
الطالب يمكن تفسيره من خلال مثال المثاقلة الموجودة |
|
|
|
504 |
|
00:40:43,490 --> 00:40:46,870 |
|
يعني زي ما كنا نفسر الـ R² |
|
|
|
505 |
|
00:40:52,510 --> 00:40:59,430 |
|
هذه تفسيرها زي معامل التحديد كيف نفسر معامل |
|
|
|
506 |
|
00:40:59,430 --> 00:41:07,130 |
|
التحديد؟ إيش تفسير معامل التحديد؟ |
|
|
|
507 |
|
00:41:07,130 --> 00:41:13,950 |
|
خلاص، زي 24%، 26%، 18% من التغير في حالة الطالب |
|
|
|
508 |
|
00:41:13,950 --> 00:41:18,410 |
|
الناجح إلى راصب يمكن تفسيره من خلال المتغيرات |
|
|
|
509 |
|
00:41:18,410 --> 00:41:27,050 |
|
المستقلة الموجودة في معامل R² زي وواحد ثاني نيجل |
|
|
|
510 |
|
00:41:27,050 --> 00:41:37,950 |
|
كيرك نيجل كيرك R² سمّيه R²N قيمته |
|
|
|
511 |
|
00:41:37,950 --> 00:41:44,190 |
|
بتساوي ستة تسعة أربعة برضه |
|
|
|
512 |
|
00:41:44,190 --> 00:41:50,650 |
|
بفسّره زي معامل التحديد إذا هدول معاملات التحديد |
|
|
|
513 |
|
00:41:50,650 --> 00:41:59,430 |
|
Cox & Snell عطينا 14.6% نجري كيرك بيعطيه حوالي 69.4 |
|
|
|
514 |
|
00:41:59,430 --> 00:42:04,830 |
|
% من التغير في التعبير إذا هدول اختبارين بيشبهوا |
|
|
|
515 |
|
00:42:04,830 --> 00:42:09,510 |
|
أي اختبارات للانحدار بيشبه |
|
|
|
516 |
|
00:42:09,510 --> 00:42:17,090 |
|
اختبار F اختبار R² F اللي هو هذا هيك والـ R² هدول |
|
|
|
517 |
|
00:42:17,090 --> 00:42:24,060 |
|
اثنين إذا دي الاختبارات المقابلة لتحليل الارتباط |
|
|
|
518 |
|
00:42:24,060 --> 00:42:29,720 |
|
المتعدد من ناحية اختبار أي معنوية كلية ولا جزئية |
|
|
|
519 |
|
00:42:29,720 --> 00:42:34,340 |
|
الكلية إذا اختبار المعنوية الكلية في انحدار الجثة |
|
|
|
520 |
|
00:42:34,340 --> 00:42:38,040 |
|
بيعملها بطريق ثاني الطريق الأول باختبار مربع Chi |
|
|
|
521 |
|
00:42:38,040 --> 00:42:44,280 |
|
وهو يقابل اختبار F لحظة ثانية بمعاملات التحديد |
|
|
|
522 |
|
00:42:44,280 --> 00:42:52,370 |
|
تبعت Cox & Snell ونيجل كيرك R² هذول بيعادله معامل |
|
|
|
523 |
|
00:42:52,370 --> 00:43:00,430 |
|
التحديد إذا هاي أول اختلاف بين الاثنين في |
|
|
|
524 |
|
00:43:00,430 --> 00:43:05,290 |
|
اختبار ثالث لجودة |
|
|
|
525 |
|
00:43:05,290 --> 00:43:08,990 |
|
الملائمة اختبار |
|
|
|
526 |
|
00:43:08,990 --> 00:43:11,870 |
|
ثالث اسمه Hosmer & Lemeshow Test |
|
|
|
527 |
|
00:43:16,520 --> 00:43:22,800 |
|
إذا الاختبار رقم ثلاثة هذا الاختبار الأول مربع CHI |
|
|
|
528 |
|
00:43:22,800 --> 00:43:28,240 |
|
وكانت الفرضية الصفرية بالنص لأن البيتا بيساوي صفر |
|
|
|
529 |
|
00:43:28,240 --> 00:43:34,580 |
|
يعني نموذج مناسب في اختبار HOSMER أو HL هذا واحد |
|
|
|
530 |
|
00:43:34,580 --> 00:43:41,080 |
|
من أشهر الاختبارات ممكن أقدمهم هو اختبار مربع CHI |
|
|
|
531 |
|
00:43:43,860 --> 00:43:47,760 |
|
هذا الاختبار بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم |
|
|
|
532 |
|
00:43:47,760 --> 00:43:51,000 |
|
المتوقعة زي اختبار المربع كاي للاستقلال اللي |
|
|
|
533 |
|
00:43:51,000 --> 00:43:57,140 |
|
أخذناه قبل هيك فهو بيفرض الفرضية الصفرية زي هو |
|
|
|
534 |
|
00:43:57,140 --> 00:44:06,100 |
|
بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم المتوقعة هو |
|
|
|
535 |
|
00:44:06,100 --> 00:44:11,200 |
|
بيفرض الفرضية الصفرية أن في تساوي ما بين القيم |
|
|
|
536 |
|
00:44:11,200 --> 00:44:15,630 |
|
المشاهدة والقيم المتوقعة طب إذا كان القيم المشاهدة |
|
|
|
537 |
|
00:44:15,630 --> 00:44:18,810 |
|
ركّزوا معاه إذا كان القيم المشاهدة متوقعة بيساوي بعض |
|
|
|
538 |
|
00:44:18,810 --> 00:44:24,290 |
|
معناه نموذج مناسب ولا غير مناسب؟ مناسب إذا الفرضية |
|
|
|
539 |
|
00:44:24,290 --> 00:44:34,170 |
|
الصفرية بتنص النموذج ماله؟ مناسب أو ملائم لحظة |
|
|
|
540 |
|
00:44:34,170 --> 00:44:41,550 |
|
اختبار كاي هنا عكسه الاختبار |
|
|
|
541 |
|
00:44:41,550 --> 00:44:45,870 |
|
اللي هنا بيحكي نموذج مناسب السبب إنه الاثنين مش زي |
|
|
|
542 |
|
00:44:45,870 --> 00:44:52,050 |
|
بعض القاتل اختبار مربع كاي هيعتمد على مين؟ على الـ |
|
|
|
543 |
|
00:44:52,050 --> 00:44:57,190 |
|
بيتا واختبار Hosmer & Lemeshow اللي يمشي هيعتمد على القيم |
|
|
|
544 |
|
00:44:57,190 --> 00:45:00,490 |
|
مش هذا المتوقع احنا جارة العادة في الفرضية الصفرية |
|
|
|
545 |
|
00:45:00,490 --> 00:45:07,970 |
|
مش بتكون دائماً في تساوي مظبوط؟ مش هيك؟ وهي التساوي |
|
|
|
546 |
|
00:45:07,970 --> 00:45:12,990 |
|
كلهم متساوي بعض وبساوي صفر لما بيساوي صفر الـ بيتا |
|
|
|
547 |
|
00:45:12,990 --> 00:45:16,650 |
|
مع كده مافيش أثر .. مافيش أثر أن نموذج ماله غير |
|
|
|
548 |
|
00:45:16,650 --> 00:45:21,590 |
|
مناسب طب في اختبار Hosmer & Lemeshow في تساوي يعني القيم |
|
|
|
549 |
|
00:45:21,590 --> 00:45:26,170 |
|
المشاهدة مالها بتساوي القيم المتوقعة طب لو |
|
|
|
550 |
|
00:45:26,170 --> 00:45:31,590 |
|
متساوي بعضش في صفر النموذج مناسب إذا مافيش اختلاف |
|
|
|
551 |
|
00:45:31,590 --> 00:45:36,120 |
|
في تعريف الفرضية الصفرية الفرضية الصفرية دائماً |
|
|
|
552 |
|
00:45:36,120 --> 00:45:39,860 |
|
مافيش اختلاف مافيش فروق هنا مافيش اختلاف هي |
|
|
|
553 |
|
00:45:39,860 --> 00:45:42,800 |
|
كلهم زي بعض تصوير الصفرات هنا مافيش اختلاف هي كلهم |
|
|
|
554 |
|
00:45:42,800 --> 00:45:45,940 |
|
زي بعض لكن في هذا الاختبار اعتمد على حاجة اسم قيم |
|
|
|
555 |
|
00:45:45,940 --> 00:45:50,640 |
|
وليس قيم المتوقعة فمؤكد فرضيته هتكون هيك وهذا |
|
|
|
556 |
|
00:45:50,640 --> 00:45:54,700 |
|
فرضيته الصفرية هتكون بشكل مختلف لكن 100% القرار |
|
|
|
557 |
|
00:45:54,700 --> 00:46:02,240 |
|
تبع Hosmer & Lemeshow ايش طلع القرار هنا طلع رفض يعني |
|
|
|
558 |
|
00:46:02,240 --> 00:46:07,300 |
|
نموذج ماله هنا هنا طلع الفرضية الصفرية غير مناسب |
|
|
|
559 |
|
00:46:07,300 --> 00:46:11,980 |
|
رفض يعني اشتريها نموذج أنا وأنا مغمض لازم هناك |
|
|
|
560 |
|
00:46:11,980 --> 00:46:17,860 |
|
يطلع مناسب بس هيطلع القرار عدم رفض لكن التعليق |
|
|
|
561 |
|
00:46:17,860 --> 00:46:23,800 |
|
نفسه تلاحظ هنا ما شاء الله عليها يستوي واحد واحد |
|
|
|
562 |
|
00:46:23,800 --> 00:46:27,800 |
|
أكبر حاجة ممكن نصل لها فليها الواحد إذا السجين هنا |
|
|
|
563 |
|
00:46:27,800 --> 00:46:35,530 |
|
ساوت واحد مع كده لا نرفض الفرضية الصفرية بس انتج |
|
|
|
564 |
|
00:46:35,530 --> 00:46:40,890 |
|
النموذج ماله مناسب شوف أنا أنا كده اطمنت تلاحظ |
|
|
|
565 |
|
00:46:40,890 --> 00:46:44,770 |
|
الاثنين هدول عكس |
|
|
|
566 |
|
00:46:44,770 --> 00:46:49,510 |
|
بعض خالص واحدة صفر في أقصى اليسار وواحدة في أقصى |
|
|
|
567 |
|
00:46:49,510 --> 00:46:53,110 |
|
اليمين لكن الاثنين بالنسبة لي الاختبارين أعطوا نفس |
|
|
|
568 |
|
00:46:53,110 --> 00:46:57,630 |
|
القرار شوف أنا حبيت أطول بالي خالص في نقطة محددة |
|
|
|
569 |
|
00:46:57,630 --> 00:47:02,830 |
|
أن الطالب غالباً غالباً بتلخبط بينهم لكن لو فهمتيهم |
|
|
|
570 |
|
00:47:02,830 --> 00:47:06,350 |
|
زي ما أنا أشرحت لك إياهم أن اختبار مربع كاي |
|
|
|
571 |
|
00:47:06,350 --> 00:47:10,790 |
|
بتتعامل مع البيتا مع البيتا وكلها بتساوي |
|
|
|
572 |
|
00:47:10,790 --> 00:47:14,350 |
|
بعض وبتساوي صفر طالما تساوي صفر أن نموذج ماله غير |
|
|
|
573 |
|
00:47:14,350 --> 00:47:18,530 |
|
مناسب Hosmer & Lemeshow بيتعمل مع مين؟ مع قيم الشهادة المتوقعة |
|
|
|
574 |
|
00:47:18,530 --> 00:47:22,610 |
|
بفترض تساويهم تساويهم مع كده نموذج ممتاز كفرضية |
|
|
|
575 |
|
00:47:22,610 --> 00:47:23,170 |
|
صفرية |
|
|
|
576 |
|
00:47:29,780 --> 00:47:33,860 |
|
لا يمكن أن يكون قرار اختبار مربع CHI واختبار Hosmer & Lemeshow |
|
|
|
577 |
|
00:47:33,860 --> 00:47:38,680 |
|
مش ذبعة، لا يمكن نأخده الطرفين ومختلفتين للحكومة |
|
|
|
578 |
|
00:47:42,610 --> 00:47:45,310 |
|
أه طبعاً واحد ده منهم شوف اللي .. اللي أنا أعطيت لك |
|
|
|
579 |
|
00:47:45,310 --> 00:47:48,390 |
|
يومي دلوقتي تلات شغلات دول مش اثنين ثلاثة اللي |
|
|
|
580 |
|
00:47:48,390 --> 00:47:51,710 |
|
اختبر .. ركزتِ في الأول ايش عامل مدى ملائمة النمو |
|
|
|
581 |
|
00:47:51,710 --> 00:47:55,850 |
|
ذات اختبار مربع كاي واحد والـ R² هدول الجامعة |
|
|
|
582 |
|
00:47:55,850 --> 00:48:01,030 |
|
الاثنين واختبار Hosmer & Lemeshow نمشي هدول الثلاثة ب .. ب .. |
|
|
|
583 |
|
00:48:01,030 --> 00:48:06,950 |
|
ثلاث أوجه العملة واحدة خلاص فبالتالي كلها هتمشي مع |
|
|
|
584 |
|
00:48:06,950 --> 00:48:12,150 |
|
بعضها احنا بنشرح لك ونشوف البحث بعد شويش هحكي خلاص؟ |
|
|
|
585 |
|
00:48:15,880 --> 00:48:18,700 |
|
طبعاً هو البرنامج لما اشتغل على الموضوع اشتغل لغاية |
|
|
|
586 |
|
00:48:18,700 --> 00:48:23,020 |
|
ما وصل الـ Iteration عشر مرات هو بيكرر لغاية ما |
|
|
|
587 |
|
00:48:23,020 --> 00:48:26,420 |
|
يكون الفرق بين النتيجة الحالية والسابقة إليها أقل |
|
|
|
588 |
|
00:48:26,420 --> 00:48:32,040 |
|
من واحد من ألف فوصل للحل الأمثل بعد ما كرر عشرة |
|
|
|
589 |
|
00:48:32,040 --> 00:48:35,620 |
|
مرات هو اشتغل براحته احنا ماعناش علاقة بالاشتغال |
|
|
|
590 |
|
00:48:35,620 --> 00:48:41,500 |
|
خلاص فهذا الجدول مش هأطلع عليه الجدول بعده طريقة |
|
|
|
591 |
|
00:48:41,500 --> 00:48:48,120 |
|
رابعة لاختبار ملائمة النموذج برضه شفتي برضه كيف و |
|
|
|
592 |
|
00:48:48,120 --> 00:48:55,000 |
|
طالع محاضرة صغيرة مصورة الـ Jadwal التصنيف ركّز مع |
|
|
|
593 |
|
00:48:55,000 --> 00:49:00,440 |
|
بعض إذا أنها الرقم أربعة هأكتب لك هي فوق التصنيف |
|
|
|
594 |
|
00:49:00,440 --> 00:49:06,800 |
|
Jadwal التصنيف |
|
|
|
595 |
|
00:49:06,800 --> 00:49:13,750 |
|
بدي واحدة منكم تقرأ الـ Jadwal طيب ايه براحتك هيك |
|
|
|
596 |
|
00:49:13,750 --> 00:49:17,890 |
|
وشدّش عصابك؟ أنا شايفكم أغلبكم مش ضدها ..طيب براحة |
|
|
|
597 |
|
00:49:17,890 --> 00:49:22,510 |
|
خالص يعني طلع الجدول وبدي واحد يقرأ ليه وبديش |
|
|
|
598 |
|
00:49:22,510 --> 00:49:24,570 |
|
أقرأ لكلمة وإذا قرأت كلمتين عن السابق سأعطيك |
|
|
|
599 |
|
00:49:24,570 --> 00:49:29,330 |
|
مفتاح لحل هنا موجود Observe يعني إيش؟ مشاهد وين |
|
|
|
600 |
|
00:49:29,330 --> 00:49:32,550 |
|
بيكون؟ في العينة، في البيانات اللي أنا دخلتها، هي |
|
|
|
601 |
|
00:49:32,550 --> 00:49:35,210 |
|
معنى مشاهد يعني إيش أنت جمعت في العينة والـ .. والـ |
|
|
|
602 |
|
00:49:35,210 --> 00:49:42,270 |
|
Predicted من وين؟ من وين؟ من النموذج يعني نموذج |
|
|
|
603 |
|
00:49:42,270 --> 00:49:45,310 |
|
إيش اتوقع وإيش كان في الأصل هذا المشاهد يعني |
|
|
|
604 |
|
00:49:45,310 --> 00:49:49,270 |
|
الأصل أسيبكم |
|
|
|
605 |
|
00:49:49,270 --> 00:49:51,270 |
|
دقيقة واحدة فاكر براحتي |
|
|
|
606 |
|
00:50:17,160 --> 00:50:28,160 |
|
طيب ركّز .. ركّز معايا نعم فكر |
|
|
|
607 |
|
00:50:28,160 --> 00:50:31,220 |
|
أن أنا .. واللي .. واللي بتعرف تشرح له يعني |
|
|
|
608 |
|
00:50:31,220 --> 00:50:34,720 |
|
تفسيره |
|
|
|
609 |
|
00:50:34,720 --> 00:50:42,300 |
|
سهل بس بدّيك تطلع من .. منك أنتِ بس |
|
|
|
610 |
|
00:50:42,300 --> 00:50:44,820 |
|
قرأ لي أكيد بدأ أقرأهم يعني إيش .. بس قرأ لي |
|
|
|
611 |
|
00:50:44,820 --> 00:50:49,490 |
|
الجدولة بستعالى هنا .. تعالي هنا .. تعالي هنا .. |
|
|
|
612 |
|
00:50:49,490 --> 00:50:55,390 |
|
أجيب |
|
|
|
613 |
|
00:50:55,390 --> 00:51:00,030 |
|
في البيانات المشاهدة في العينة بالنسبة |
|
|
|
614 |
|
00:51:00,030 --> 00:51:04,710 |
|
لـ .. الـ .. القفي والرأس بصح؟ صحيح في منهم أربعة |
|
|
|
615 |
|
00:51:04,710 --> 00:51:07,010 |
|
في الـ .. في الـ Predicted في الـ Predictive طلع |
|
|
|
616 |
|
00:51:07,010 --> 00:51:11,830 |
|
منهم أربعة راسبين واثنين ناجحين طيب كم؟ طبعاً في الـ |
|
|
|
617 |
|
00:51:11,830 --> 00:51:14,730 |
|
.. بالنسبة للناجحين في البيانات العينية المشاهدة |
|
|
|
618 |
|
00:51:14,730 --> 00:51:25,620 |
|
طلع منهم .. واحد راسب 98 98 ناجح طيب |
|
|
|
619 |
|
00:51:25,620 --> 00:51:32,540 |
|
و كويس أنا شوف محاولة ثانية عشان |
|
|
|
620 |
|
00:51:32,540 --> 00:51:40,320 |
|
لا التاريخ تسجل عليك طيب بالنسبة للمشاهدة هتكون |
|
|
|
621 |
|
00:51:40,320 --> 00:51:47,390 |
|
المشاهدة والمتوقع 98 ناجحين المشاهدة والمتوقع |
|
|
|
622 |
|
00:51:47,390 --> 00:51:50,690 |
|
المشاهدة والمتوقع هذا المفروض أنه 98 ناجحين وفي |
|
|
|
623 |
|
00:51:50,690 --> 00:51:58,410 |
|
عندي أربعة راسبين أما في المشاهدة عندها يكون يعني |
|
|
|
624 |
|
00:51:58,410 --> 00:52:04,390 |
|
مترجح بين النجاح والفشل للناجح واحد للفشل أربعة و |
|
|
|
625 |
|
00:52:04,390 --> 00:52:13,670 |
|
هذا زي كده طيب أي محاولة ثانية طيب ركّزي معايا الآن |
|
|
|
626 |
|
00:52:16,070 --> 00:52:25,650 |
|
لما كانت في البيانات الشخص صنف راسب النموذج |
|
|
|
627 |
|
00:52:25,650 --> 00:52:34,190 |
|
توقع أن يكون راسب في أربع حالات إذا |
|
|
|
628 |
|
00:52:34,190 --> 00:52:40,010 |
|
.. إذا كان في البيانات الأصلية الشخص راسب النموذج |
|
|
|
629 |
|
00:52:40,010 --> 00:52:46,070 |
|
توقع راسب في أربع حالات وتوقع ناجح مرة مع كده في |
|
|
|
630 |
|
00:52:46,070 --> 00:52:51,110 |
|
عنده .. في النموذج نجاح في التنبؤ كم مرة نجح؟ |
|
|
|
631 |
|
00:52:51,110 --> 00:52:56,950 |
|
أربعة صح دي فاشل فاشل بس هو في الأصل كان فاشل، |
|
|
|
632 |
|
00:52:56,950 --> 00:53:02,970 |
|
مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ الأربعة دو .. في الأصل كان |
|
|
|
633 |
|
00:53:02,970 --> 00:53:09,150 |
|
الطالب فاشل، مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ توقع أربع |
|
|
|
634 |
|
00:53:09,150 --> 00:53:18,260 |
|
حالات فشل، النموذج توقع الفاشل صار ناجح كم مرة، |
|
|
|
635 |
|
00:53:18,260 --> 00:53:22,160 |
|
مرتين، مع كده في احتمال نجاح كم واحدة، يعني عدد |
|
|
|
636 |
|
00:53:22,160 --> 00:53:26,420 |
|
مرات النجاح، النجاح فاشل فاشل يعتبر نجاح، نفس اللي |
|
|
|
637 |
|
00:53:26,420 --> 00:53:28,880 |
|
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده، |
|
|
|
638 |
|
00:53:28,880 --> 00:53:30,000 |
|
فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي |
|
|
|
639 |
|
00:53:30,000 --> 00:53:32,940 |
|
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده، |
|
|
|
640 |
|
00:53:32,940 --> 00:53:38,040 |
|
نفس اللي أنا مالكي فنجحي كفي النموذج الأصلي ستة |
|
|
|
641 |
|
00:53:38,040 --> 00:53:43,480 |
|
النموذج توقع منهم أربع مش ناجحين و اتنين هو أخطأ |
|
|
|
642 |
|
00:53:43,480 --> 00:53:48,960 |
|
في التنبؤ فيهم إذا في اتنين عنده خطأ في النجاح |
|
|
|
643 |
|
00:53:48,960 --> 00:53:55,740 |
|
اللي كان ناجح في الأصل و كان مشاهد و النموذج توقع |
|
|
|
644 |
|
00:53:55,740 --> 00:54:00,270 |
|
فاشل، حدث مرة واحدة يعني هل هذا نجاح ولا فشل |
|
|
|
645 |
|
00:54:00,270 --> 00:54:04,950 |
|
بالنسبة لي للنموذج فشل، هذا خطأ وهذا خطأ، طب كان ناجح |
|
|
|
646 |
|
00:54:04,950 --> 00:54:10,470 |
|
في الأصل و النموذج توقع ناجح حدث 98 مرة زي دول |
|
|
|
647 |
|
00:54:10,470 --> 00:54:18,570 |
|
نجاح، مع كده كم مرة النموذج توقع بالحل الصح 98 زي 4 |
|
|
|
648 |
|
00:54:18,570 --> 00:54:27,170 |
|
102 إذا عدد مرات النجاح 98 زاد أربع على كلهم جدياش |
|
|
|
649 |
|
00:54:27,170 --> 00:54:32,750 |
|
105 على 102 من 105 يعني دقة النموذج يعني تنبأ |
|
|
|
650 |
|
00:54:32,750 --> 00:54:36,570 |
|
بحالة الطالب ناجح ولا مش ناجح في 102 حالة، نقص ال |
|
|
|
651 |
|
00:54:36,570 --> 00:54:45,530 |
|
105 بنسبة نجاح ال percentage correct 97.1% |
|
|
|
652 |
|
00:54:45,530 --> 00:54:50,410 |
|
طبعا نسبة ما لها عالية جدا طبعا في البداية خالص |
|
|
|
653 |
|
00:54:53,390 --> 00:54:55,950 |
|
اللي ال classification table أول table شفناها بس |
|
|
|
654 |
|
00:54:55,950 --> 00:55:02,690 |
|
أنا ما علقتش عليه كتير أول |
|
|
|
655 |
|
00:55:02,690 --> 00:55:07,010 |
|
واحدة هده هد السيب زيرو خالص كانت أربعة و عشرين و |
|
|
|
656 |
|
00:55:07,010 --> 00:55:09,910 |
|
ثلاثة من عشرة يعني في بداية خالص من بدأ البرنامج |
|
|
|
657 |
|
00:55:09,910 --> 00:55:12,670 |
|
بدأ على أربعة و عشرين و ثلاثة وصلت هنا إلى وين |
|
|
|
658 |
|
00:55:12,670 --> 00:55:17,050 |
|
لسبعه و عشرين و بعد كده النموذج جيد إذا فين لأ أنا |
|
|
|
659 |
|
00:55:17,050 --> 00:55:21,470 |
|
عندي أربع طرق لاختبار مدى ملائمة أو مدى مطابقة أو |
|
|
|
660 |
|
00:55:21,470 --> 00:55:27,480 |
|
مدى مناسبة النموذج، مربع CHI، قيم R² مش شابه الـ R² |
|
|
|
661 |
|
00:55:27,480 --> 00:55:32,940 |
|
اللي أخذناها، اختبار حسمر زي اختبار جدول التصنيف |
|
|
|
662 |
|
00:55:32,940 --> 00:55:36,940 |
|
إذا |
|
|
|
663 |
|
00:55:36,940 --> 00:55:38,640 |
|
مرة تانية أقرا جدول التصنيف |
|
|
|
664 |
|
00:55:43,780 --> 00:55:47,860 |
|
طب الجدول هذا لو بدأ أقراه جدول البداية خالص لما |
|
|
|
665 |
|
00:55:47,860 --> 00:55:53,100 |
|
دخلت البيانات للنموذج إيش هقراهم؟ ستة حالات فشل |
|
|
|
666 |
|
00:55:53,100 --> 00:55:57,920 |
|
مظبوط و تسعة و تسعين حالات نجاح و .. و التصنيف |
|
|
|
667 |
|
00:55:57,920 --> 00:56:00,580 |
|
هيكون أربعة و عشرين و ثلاثة من عشرة يعني تسعة و |
|
|
|
668 |
|
00:56:00,580 --> 00:56:05,400 |
|
تسعين على مية و خمسة هذا بداية خالص .. هذا بداية |
|
|
|
669 |
|
00:56:05,400 --> 00:56:11,290 |
|
خالص هذا step رقم كده؟ رقم صفر مشينا هيك خلصنا |
|
|
|
670 |
|
00:56:11,290 --> 00:56:16,990 |
|
تأكدنا تماما نموذج مناسب، أخر خطوة متوقعة الآن هي |
|
|
|
671 |
|
00:56:16,990 --> 00:56:29,790 |
|
في step 1 المتغيرات في المعادلة كيف |
|
|
|
672 |
|
00:56:29,790 --> 00:56:35,970 |
|
تكتب معادلة الانحدار فتظهر ال y بتساوي 1 على 1 |
|
|
|
673 |
|
00:56:35,970 --> 00:56:38,590 |
|
زائد E of ناقص اللي كتبتيه كله |
|
|
|
674 |
|
00:56:42,780 --> 00:56:46,380 |
|
الصح هنا تكتب المعادلة اللي أنت كتبتيها المعادلة |
|
|
|
675 |
|
00:56:46,380 --> 00:56:51,760 |
|
التسمية اللي كتبتها هنا بكتبها بس أي شكل معادلة |
|
|
|
676 |
|
00:56:51,760 --> 00:56:54,820 |
|
طبعا اللي اسمها رياضي أنا مش هكتبه يعني المعادلة |
|
|
|
677 |
|
00:56:54,820 --> 00:56:59,300 |
|
بشكل أنا بتنكتب y hat بتساوي واحد زائد a minus |
|
|
|
678 |
|
00:56:59,300 --> 00:57:01,820 |
|
اللي هي بكتب ال y إيش بتساوي اللي أنت كتبتيها هي |
|
|
|
679 |
|
00:57:01,820 --> 00:57:09,820 |
|
ال y خلاص اللي هي y بتساوي طبعا ال .. هتعرفي نقص |
|
|
|
680 |
|
00:57:09,820 --> 00:57:16,520 |
|
برا فاحنا نخل نقص هيكو هي ناقص برا خالص بيصير بي |
|
|
|
681 |
|
00:57:16,520 --> 00:57:20,480 |
|
زيرو زات بي واحد متوير الأول بي اتنين متوير التاني |
|
|
|
682 |
|
00:57:20,480 --> 00:57:26,280 |
|
و هكذا بس |
|
|
|
683 |
|
00:57:26,280 --> 00:57:31,880 |
|
في ناقص برا للكل أي |
|
|
|
684 |
|
00:57:31,880 --> 00:57:38,160 |
|
زائد؟ وين؟ هذا و هذا واحد برا و هذا واحد لحاله و |
|
|
|
685 |
|
00:57:38,160 --> 00:57:39,660 |
|
هذا زائد اه ليش |
|
|
|
686 |
|
00:57:46,710 --> 00:57:50,910 |
|
عشان أنا رايحك و تشوفيها كويس و أحذار هذي |
|
|
|
687 |
|
00:57:50,910 --> 00:57:59,570 |
|
exponential زيها وهي في ناقص براي أي اص ناقص بعدين |
|
|
|
688 |
|
00:57:59,570 --> 00:58:07,150 |
|
بفتح قوس للي أنا كاتبه طب |
|
|
|
689 |
|
00:58:07,150 --> 00:58:10,710 |
|
عليها مش حاجة على تفاصيل بينظم كيش كتير لكن شكل |
|
|
|
690 |
|
00:58:10,710 --> 00:58:17,490 |
|
كتلة و أكتبة زي كده طب اطلع عليها شكل بخوف، طب الآن |
|
|
|
691 |
|
00:58:17,490 --> 00:58:21,490 |
|
بدي أشوف احنا حكينا ال Y و ال X اللي هم قيمة مظبوط |
|
|
|
692 |
|
00:58:21,490 --> 00:58:24,450 |
|
و أن ال X بتروح من ∞ ولا و يانا من سالب ∞ |
|
|
|
693 |
|
00:58:24,450 --> 00:58:27,850 |
|
لموجب ∞ و لو X راحت من سالب ∞ إلى موجب |
|
|
|
694 |
|
00:58:27,850 --> 00:58:30,650 |
|
∞ ال Y بتروح من ∞ ولا و يانا بسافر لواحد |
|
|
|
695 |
|
00:58:30,650 --> 00:58:35,730 |
|
طب بنعمل اختبار للكلام هذا لو ال X هي ∞ مش ال X هي |
|
|
|
696 |
|
00:58:35,730 --> 00:58:41,810 |
|
اللي هنا لو هدول راحوا لمال النهاية موجب ∞ |
|
|
|
697 |
|
00:58:42,740 --> 00:58:47,100 |
|
لو الاكسات قيم X راحت نبدأ بالسالب ∞ |
|
|
|
698 |
|
00:58:47,100 --> 00:58:53,780 |
|
نشوف ال Y بتروح لوين مشيلي واحدة واحدة الاكسات |
|
|
|
699 |
|
00:58:53,780 --> 00:58:57,680 |
|
هدول اللي جوا راحوا للسالب ∞ وفي السالب |
|
|
|
700 |
|
00:58:57,680 --> 00:59:02,940 |
|
برا شو بيصير موجب ∞ مال النهائية، |
|
|
|
701 |
|
00:59:02,940 --> 00:59:06,620 |
|
مظبوط؟ أي حاجة قص مال النهاية كمية كبيرة طب واحد |
|
|
|
702 |
|
00:59:06,620 --> 00:59:10,160 |
|
زاد مال النهائية أضافت مال النهائية بيصير جاب واحد |
|
|
|
703 |
|
00:59:10,160 --> 00:59:14,170 |
|
على مال النهاية بقداش؟ إذا Y رحت للصفر هذا ما إكس |
|
|
|
704 |
|
00:59:14,170 --> 00:59:18,390 |
|
تروح لوين؟ لسالب ∞ طب لو رحت للموجب |
|
|
|
705 |
|
00:59:18,390 --> 00:59:23,510 |
|
بالعكس هذا موجب ∞ وفيه سالب برا إيه |
|
|
|
706 |
|
00:59:23,510 --> 00:59:27,650 |
|
السالب؟ إيه سالب ∞؟ صفر إيه و السالب عدد |
|
|
|
707 |
|
00:59:27,650 --> 00:59:33,390 |
|
صغير جدا جدا بسوا صفر هذا الصفر 1 على 1 واحد |
|
|
|
708 |
|
00:59:33,390 --> 00:59:38,100 |
|
إذا بتروح من صفر لواحد، فهبدأ عشان كده ال Y هنا |
|
|
|
709 |
|
00:59:38,100 --> 00:59:43,240 |
|
محكوم شكله هيكون زي ما حكينا شكل قصي هيكون ماشي |
|
|
|
710 |
|
00:59:43,240 --> 00:59:51,340 |
|
هيك حاجة في لغاية الواحد خلاص؟ لكن لو أنت كتبتيها |
|
|
|
711 |
|
00:59:51,340 --> 00:59:57,660 |
|
إزاي ما أنت عملتيها زي هيك لو كتبت Y خطية اللي هي |
|
|
|
712 |
|
00:59:57,660 --> 01:00:01,700 |
|
هيك لو ال Xات روح للمال النهاية ان هي ال Y هيروح |
|
|
|
713 |
|
01:00:01,700 --> 01:00:05,510 |
|
للمال النهاية ان هي .. لأو ال .. و ال Xات لو راحت على |
|
|
|
714 |
|
01:00:05,510 --> 01:00:08,310 |
|
السالب احنا تروحي احنا تروحي على السالب فلعشان كده |
|
|
|
715 |
|
01:00:08,310 --> 01:00:11,750 |
|
كتابة المعادلة في انحدار ال .. ال logistic من إزاي |
|
|
|
716 |
|
01:00:11,750 --> 01:00:15,770 |
|
للانحدار العادي لكن فيه لا إثبات رياضي ليش هيك مش |
|
|
|
717 |
|
01:00:15,770 --> 01:00:20,250 |
|
مجال شغلنا أو تعاون التربة ما أهمش علاقة ما أهمش ال |
|
|
|
718 |
|
01:00:20,250 --> 01:00:23,530 |
|
.. ما بيعنيهم الوظف و ال logistic في الأمور |
|
|
|
719 |
|
01:00:23,530 --> 01:00:26,390 |
|
التربوية فقط خلاص؟ |
|
|
|
720 |
|
01:00:29,440 --> 01:00:32,480 |
|
إذا ده خطوة رقم واحد كتبت المعادلة لو لأ أنا عايز |
|
|
|
721 |
|
01:00:32,480 --> 01:00:38,220 |
|
أكتبها بكتب المعادلة هي سميها بأي اسم اللي كتبت |
|
|
|
722 |
|
01:00:38,220 --> 01:00:42,700 |
|
أزملتكوا سميها مثلا باسم إيه فالواحد ساوي واحد على |
|
|
|
723 |
|
01:00:42,700 --> 01:00:49,660 |
|
واحد زائد إيه و السالب اللي إيه كتبته خلاص الاختبار |
|
|
|
724 |
|
01:00:49,660 --> 01:00:54,140 |
|
المستخدم احنا |
|
|
|
725 |
|
01:00:54,140 --> 01:01:00,710 |
|
كنا خطين مظبوط هنا مش تي اختبار لعالم اسمه Wald إذا |
|
|
|
726 |
|
01:01:00,710 --> 01:01:06,910 |
|
الاختبار راح نستخدمه هنا بدرس معنوية الخطوة |
|
|
|
727 |
|
01:01:06,910 --> 01:01:11,210 |
|
البعدها اللي احنا دايما بنشر عليها أثر أو دلالة |
|
|
|
728 |
|
01:01:11,210 --> 01:01:14,610 |
|
معاملات |
|
|
|
729 |
|
01:01:14,610 --> 01:01:25,410 |
|
الانحدار يعني بشوف هل المتغير مهم؟ هل المتغير أثر |
|
|
|
730 |
|
01:01:25,410 --> 01:01:30,020 |
|
على التابع؟ فبدرس مادة معنوية الاختبار المادة |
|
|
|
731 |
|
01:01:30,020 --> 01:01:33,420 |
|
المعنوية كنا نستخدم هناك اختبار T في الانحدار هنا |
|
|
|
732 |
|
01:01:33,420 --> 01:01:38,360 |
|
هستخدم اختبار اسمه Wald بتحاول |
|
|
|
733 |
|
01:01:38,360 --> 01:01:42,980 |
|
أشوف لك كيف طلعت ال Wald شفتي ال B وهي الخطأ |
|
|
|
734 |
|
01:01:42,980 --> 01:01:46,820 |
|
تبعها لو قسمت ال B على الخطأ كان يقطي T هناك بظبط |
|
|
|
735 |
|
01:01:46,820 --> 01:01:54,530 |
|
هنا بربعه فال Wald بيساوي قيمة ال B الموجودة على |
|
|
|
736 |
|
01:01:54,530 --> 01:01:58,730 |
|
الخطأ تبع ال B فهذه كلها مقدرة مربع القيمة هذه |
|
|
|
737 |
|
01:01:58,730 --> 01:02:03,270 |
|
بيعطيني الصفة العمود التالت يعني لو قسمت هذول على |
|
|
|
738 |
|
01:02:03,270 --> 01:02:09,050 |
|
بعض وربعتهم احطها واحد point على بعض وهكذا هذا ال |
|
|
|
739 |
|
01:02:09,050 --> 01:02:13,890 |
|
Wald رياضيا |
|
|
|
740 |
|
01:02:13,890 --> 01:02:23,520 |
|
تم إثبات أنه له اختبار مربع Chi بدرجات حرية بتساوي |
|
|
|
741 |
|
01:02:23,520 --> 01:02:29,060 |
|
واحد خلاص؟ |
|
|
|
742 |
|
01:02:29,060 --> 01:02:34,880 |
|
إله مربع اختبار اسمه مربع KAI بدرجة حرية بتساوي |
|
|
|
743 |
|
01:02:34,880 --> 01:02:39,480 |
|
واحد فنمسك |
|
|
|
744 |
|
01:02:39,480 --> 01:02:45,660 |
|
أول واحد نشوف هل اختبار معنى ولا لأ طب أنا بيعنيش |
|
|
|
745 |
|
01:02:45,660 --> 01:02:49,580 |
|
كيف طلعت القيمة هذه و ليها هذه هي الجواب تبعها وهي |
|
|
|
746 |
|
01:02:49,580 --> 01:02:53,440 |
|
ضايق الحرية واحد بيعني ال p value مظبوط السكش سوى |
|
|
|
747 |
|
01:02:53,440 --> 01:02:59,160 |
|
بالنسبة للاختبار اللي هو النوع ده |
|
|
|
748 |
|
01:02:59,160 --> 01:03:03,260 |
|
المعنوية في الأول لأن بيعني المعنوية بشكل كبير |
|
|
|
749 |
|
01:03:03,260 --> 01:03:06,600 |
|
واضح .226 القيمة الاحتمالية |
|
|
|
750 |
|
01:03:11,270 --> 01:03:15,290 |
|
.226 واضح أنه فعلا غير دالة، مع كده هذا المتغير |
|
|
|
751 |
|
01:03:15,290 --> 01:03:19,130 |
|
مش مؤثر، يعني سواء ذكر .. النوع الاجتماعي ذكره أو |
|
|
|
752 |
|
01:03:19,130 --> 01:03:21,890 |
|
لا أنت، المتغير ليه المؤثر على حالة الطالب، يعني |
|
|
|
753 |
|
01:03:21,890 --> 01:03:27,630 |
|
مافيش فرق معنوي، الشخص ذكره أو لا أنت، مأثرش |
|
|
|
754 |
|
01:03:27,630 --> 01:03:34,150 |
|
النجاح تبعه طيب مش .. تبرايحنا أساسا من النوع واحد |
|
|
|
755 |
|
01:03:34,150 --> 01:03:36,670 |
|
إناث و دكور خليناه مارشعية؟ صحيح |
|
|
|
756 |
|
01:03:40,360 --> 01:03:43,420 |
|
أليس ما فسرتش معامل الانحدار اللي القيمة هنس |
|
|
|
757 |
|
01:03:43,420 --> 01:03:50,080 |
|
ما فسرتهاش أليس ما فسرتش بس أشوف الدال ولا غير الدال |
|
|
|
758 |
|
01:03:50,080 --> 01:03:53,280 |
|
الركز |
|
|
|
759 |
|
01:03:53,280 --> 01:03:59,900 |
|
الآن مع بعض الفرضية الصفرية بتنص عليش احنا متعودين |
|
|
|
760 |
|
01:03:59,900 --> 01:04:05,300 |
|
عليها دائما الـ B تساوي صفر مقابل |
|
|
|
761 |
|
01:04:05,300 --> 01:04:07,420 |
|
الـ B تساوي صفر |
|
|
|
762 |
|
01:04:10,600 --> 01:04:16,080 |
|
البرنامج أعطاني فترات ثقة 95% confidence interval |
|
|
|
763 |
|
01:04:16,080 --> 01:04:27,400 |
|
لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95% confidence |
|
|
|
764 |
|
01:04:27,400 --> 01:04:30,620 |
|
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95% |
|
|
|
765 |
|
01:04:30,620 --> 01:04:36,680 |
|
confidence |
|
|
|
766 |
|
01:04:36,680 --> 01:04:38,780 |
|
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95% |
|
|
|
767 |
|
01:04:38,780 --> 01:04:47,400 |
|
interval لمن؟ للـ E ^ B إيش هتساوي E ^ B؟ |
|
|
|
768 |
|
01:04:47,400 --> 01:04:50,880 |
|
الفرضية هذه الـ B تساوي صفر، مظبوط؟ لو طلعت على |
|
|
|
769 |
|
01:04:50,880 --> 01:04:58,120 |
|
فترة الثقة هذه الفترة من 3 من 10 لـ 160، مظبوط؟ |
|
|
|
770 |
|
01:04:58,120 --> 01:05:02,780 |
|
الفترة الأولى من 3 من 10 لغاية 160 points، |
|
|
|
771 |
|
01:05:02,780 --> 01:05:07,180 |
|
تلقيتها، مظبوط؟ تذكر، حكينا نستخدم فترات الثقة |
|
|
|
772 |
|
01:05:07,180 --> 01:05:10,930 |
|
برضه لاختبار الفرضية؟ هناك كنا نحكي إذا كانت الفترة |
|
|
|
773 |
|
01:05:10,930 --> 01:05:14,910 |
|
اجتملت على مين؟ على الصفر، ليش؟ إذا كان الفرضية الـ B |
|
|
|
774 |
|
01:05:14,910 --> 01:05:22,750 |
|
تساوي صفر، مظبوط؟ طمعي؟ مانركز؟ في اللي فات، في |
|
|
|
775 |
|
01:05:22,750 --> 01:05:26,910 |
|
الانحدار كنا نحكي الفرضية صفرية الـ B تساوي صفر و |
|
|
|
776 |
|
01:05:26,910 --> 01:05:29,550 |
|
نحكي إذا كانت الفترة اجتملت على الصفر، برفض أو |
|
|
|
777 |
|
01:05:29,550 --> 01:05:32,790 |
|
برفضش، إذا اجتملت مرفضش، إذا بدنا أنت اجتمل، برفض |
|
|
|
778 |
|
01:05:33,490 --> 01:05:35,870 |
|
طب في الحالة تبعتي أنا الفترة اللي عندي مش للـ B |
|
|
|
779 |
|
01:05:35,870 --> 01:05:41,890 |
|
الفترة لمين؟ للـ E ^ B، E دالها أسها اللي أنا بدي |
|
|
|
780 |
|
01:05:41,890 --> 01:05:48,430 |
|
أحول الـ B تساوي صفر لـ E ^ B ممتاز تساوي واحد |
|
|
|
781 |
|
01:05:48,430 --> 01:05:54,030 |
|
لإن E ^ صفر = 1 يعني أي عدد أس صفر = 1 معدن |
|
|
|
782 |
|
01:05:54,030 --> 01:06:01,790 |
|
ما اللي هي بتاكد بالواحد اختلف الوضع واضح؟ إذا الآن |
|
|
|
783 |
|
01:06:01,790 --> 01:06:08,270 |
|
بحكي إذا اجتملت فترة الصفر على الواحد برفضش هنا |
|
|
|
784 |
|
01:06:08,270 --> 01:06:12,070 |
|
كنا بحكي إذا اجتملت فترة الصفر فترة الثقة على |
|
|
|
785 |
|
01:06:12,070 --> 01:06:16,450 |
|
الصفر برفضش هنا بحكي إذا اجتملت فترة الثقة على |
|
|
|
786 |
|
01:06:16,450 --> 01:06:22,310 |
|
الواحد برفضش إذا هذا الواحد مقابل طبعا أكيد ايه |
|
|
|
787 |
|
01:06:22,310 --> 01:06:25,850 |
|
و اسمية نفسها واحد طب طالع الفترة هل هذه الفترة |
|
|
|
788 |
|
01:06:25,850 --> 01:06:26,890 |
|
تجتمل على الواحد؟ |
|
|
|
789 |
|
01:06:30,130 --> 01:06:34,370 |
|
مظبوط لإن بدي أعمل تلاتة من عشرة هذه مش تلاتة |
|
|
|
790 |
|
01:06:34,370 --> 01:06:39,310 |
|
تلاتة من عشرة لـ 160 أكيد الواحد جوا موجود |
|
|
|
791 |
|
01:06:39,310 --> 01:06:45,870 |
|
إذا إيش القرار إذا .. أحكيبلك إيه عشان تنسيهاش ديك |
|
|
|
792 |
|
01:06:45,870 --> 01:06:54,230 |
|
تحفظيها حفاظ؟ لأ إذا حفظت مصيبة لأ .. لأ لأ عارف |
|
|
|
793 |
|
01:06:54,230 --> 01:06:59,470 |
|
سمعيها أنا بختبرها ده مظبوط إذا الفترة اجتملت على |
|
|
|
794 |
|
01:06:59,470 --> 01:07:04,170 |
|
الصفر مع كده الـ B تساوي صفر يعني برفضش ففي حياتك |
|
|
|
795 |
|
01:07:04,170 --> 01:07:08,350 |
|
مابتنسيها لكن إذا تحكي زي هيك و إذا امتحاني مع |
|
|
|
796 |
|
01:07:08,350 --> 01:07:12,670 |
|
الخبطة شوية بتضيع فهنا الـ E أسها بتساوي واحد إذا |
|
|
|
797 |
|
01:07:12,670 --> 01:07:16,930 |
|
الفترة فيها الواحد مع كده هذا صح إذا برفضش إذا إذا |
|
|
|
798 |
|
01:07:16,930 --> 01:07:19,530 |
|
اجتملت فترة الثقة على القيمة اللي هنا اللي هي |
|
|
|
799 |
|
01:07:19,530 --> 01:07:24,250 |
|
الواحد برفضش الفرضية الصفرية أنا بعيدش عشان تحفظيه |
|
|
|
800 |
|
01:07:24,250 --> 01:07:27,470 |
|
أنا بعيدك عشان تفهمي إيش المفتاح تبع الحل |
|
|
|
801 |
|
01:07:45,190 --> 01:07:49,230 |
|
طيب واضح الفترة ليش لا تجتمل أو تجتمل واضح تجتمل |
|
|
|
802 |
|
01:07:49,230 --> 01:07:54,450 |
|
على الواحد فبالتالي لا نرفض الفرضية الصفرية الآن |
|
|
|
803 |
|
01:07:54,450 --> 01:07:59,710 |
|
المبدأ يعلق على النتيجة عندي طريقتين للتعليق يعني |
|
|
|
804 |
|
01:07:59,710 --> 01:08:05,550 |
|
بدي أفسر المعامل يا بفسر معامل الـ B يا بفسر معامل |
|
|
|
805 |
|
01:08:05,550 --> 01:08:11,910 |
|
الـ E ^ B و الاثنين بيعطي نفس المعنى في الآخر بس كل |
|
|
|
806 |
|
01:08:11,910 --> 01:08:17,970 |
|
واحد في اتجاه مختلف إذا مرة هفسر حسب الـ B و مرة |
|
|
|
807 |
|
01:08:17,970 --> 01:08:23,190 |
|
هفسر حسب الـ E ^ B لحظة الـ B شت تساوي ات أو الـ Bهات |
|
|
|
808 |
|
01:08:23,190 --> 01:08:32,350 |
|
واحد تسعة تلاتة سبعة و الـ E ^ B لو أخدت على الهاتف |
|
|
|
809 |
|
01:08:32,350 --> 01:08:36,230 |
|
هذه القيمة مثلًا لن أعمل لك الـ Excel لأنك |
|
|
|
810 |
|
01:08:36,230 --> 01:08:39,830 |
|
بالتأكيد بتعرف تشتغليها بيدك على الجوال عليها شيء |
|
|
|
811 |
|
01:08:39,830 --> 01:08:45,270 |
|
فالجواب بيطلع 6.9 أربعة |
|
|
|
812 |
|
01:08:45,270 --> 01:08:48,670 |
|
واحد إذا |
|
|
|
813 |
|
01:08:48,670 --> 01:08:52,690 |
|
البرنامج هو أعطاني هذه Automatic في الانحدار لو |
|
|
|
814 |
|
01:08:52,690 --> 01:08:57,370 |
|
بتتعامل مع دوال الـ logistica فتاخد E to the B تطلع |
|
|
|
815 |
|
01:08:57,370 --> 01:09:02,950 |
|
6.941 هذا |
|
|
|
816 |
|
01:09:02,950 --> 01:09:07,430 |
|
القيمة التفسيرية كانت شوفها |
|
|
|
817 |
|
01:09:07,430 --> 01:09:13,370 |
|
هي المحاكاة تبعي عند الواحد مافيش دلالة، مظبوط؟ |
|
|
|
818 |
|
01:09:13,370 --> 01:09:17,770 |
|
معناه كده أول ما بدأ أشتغل في هذه المسألة بدي أحكي |
|
|
|
819 |
|
01:09:17,770 --> 01:09:20,850 |
|
النوع واحد لمين؟ |
|
|
|
820 |
|
01:09:23,620 --> 01:09:32,900 |
|
إذا كان الشخص أنثى طالبة فاحتمالية |
|
|
|
821 |
|
01:09:32,900 --> 01:09:43,540 |
|
هذه الـ E to the P بتسميها الـ odds ratio اللي هي |
|
|
|
822 |
|
01:09:43,540 --> 01:09:47,640 |
|
نسبة |
|
|
|
823 |
|
01:09:47,640 --> 01:09:56,860 |
|
الأرجحية أو نسبة الأرجحية هذه الاسمية نسبة E to the |
|
|
|
824 |
|
01:09:56,860 --> 01:10:04,180 |
|
B odds ratio OR نسبة الأرجحية، أرجحية يعني تفضيل من |
|
|
|
825 |
|
01:10:04,180 --> 01:10:11,980 |
|
عن من الواحد على التاني على المرجع نسبة الأرجحية |
|
|
|
826 |
|
01:10:11,980 --> 01:10:19,020 |
|
ساوت كم؟ 6.941 شيل منها واحد يصير كم؟ يصير 5 |
|
|
|
827 |
|
01:10:19,020 --> 01:10:26,070 |
|
.941 معنى كده في حالة النجاح .. مين التابع؟ |
|
|
|
828 |
|
01:10:26,070 --> 01:10:31,670 |
|
التابع عبارة عن إيش؟ في حالة النجاح الأنثى أفضل من |
|
|
|
829 |
|
01:10:31,670 --> 01:10:44,430 |
|
الذكر بكام مرة؟ خمس مرات لي 5.941 إذا في |
|
|
|
830 |
|
01:10:44,430 --> 01:10:50,430 |
|
حالة كون الشخص ناجحا |
|
|
|
831 |
|
01:10:53,220 --> 01:11:02,260 |
|
فإن نسبة لها رجحية فإن أفضلية مين على مين الإناث |
|
|
|
832 |
|
01:11:02,260 --> 01:11:16,560 |
|
على الذكور بتساوي تقريبا 5.9 مرة بالرغم |
|
|
|
833 |
|
01:11:16,560 --> 01:11:22,220 |
|
من هيك طلع حد المتغير ماله غير ده برغم الخمس |
|
|
|
834 |
|
01:11:22,220 --> 01:11:26,780 |
|
ستمارات تقريبا إلا أنه غير ده ليش أنا طلعت واحد |
|
|
|
835 |
|
01:11:26,780 --> 01:11:33,120 |
|
لإن عند الواحد اللي تدوي الساعة واحدة ماعنيش فش |
|
|
|
836 |
|
01:11:33,120 --> 01:11:36,820 |
|
علاقة بالاثنين طب و في علاقة لو يانشيلي الواحد من |
|
|
|
837 |
|
01:11:36,820 --> 01:11:39,920 |
|
هذا بتطلع خمسة point تسعة مع كده إذا كان الشخص |
|
|
|
838 |
|
01:11:39,920 --> 01:11:43,640 |
|
ناجح فافضلية اللي أنا اتعلمتكوا بالساعة هو حوالي |
|
|
|
839 |
|
01:11:43,640 --> 01:11:49,160 |
|
ست مرات طب شوف اللي بعده بدي أشوف اللي بعده و بدي |
|
|
|
840 |
|
01:11:49,160 --> 01:11:52,780 |
|
أشوف .. أزي .. أزي .. أسيب القسم و أطلع عن النشاط |
|
|
|
841 |
|
01:11:52,780 --> 01:11:56,380 |
|
النشاط |
|
|
|
842 |
|
01:11:56,380 --> 01:12:02,400 |
|
دال ولا غير دال؟ دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. |
|
|
|
843 |
|
01:12:02,400 --> 01:12:03,580 |
|
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال |
|
|
|
844 |
|
01:12:03,580 --> 01:12:04,780 |
|
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. |
|
|
|
845 |
|
01:12:04,780 --> 01:12:08,040 |
|
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال |
|
|
|
846 |
|
01:12:08,040 --> 01:12:08,780 |
|
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. |
|
|
|
847 |
|
01:12:08,780 --> 01:12:12,460 |
|
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. |
|
|
|
848 |
|
01:12:12,460 --> 01:12:18,950 |
|
دال .. لا تجتمل على الواحد مع كده بتغير ده إحصائيا |
|
|
|
849 |
|
01:12:18,950 --> 01:12:25,090 |
|
طيب |
|
|
|
850 |
|
01:12:25,090 --> 01:12:28,630 |
|
الآن كيف بده أعلق على النشاط؟ ركزي معاه خليني أعلق |
|
|
|
851 |
|
01:12:28,630 --> 01:12:33,430 |
|
على النشاط هنا جنبه بيقول بيها و بي واحدة و بي |
|
|
|
852 |
|
01:12:33,430 --> 01:12:34,390 |
|
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة |
|
|
|
853 |
|
01:12:34,390 --> 01:12:36,310 |
|
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي |
|
|
|
854 |
|
01:12:36,310 --> 01:12:38,590 |
|
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة |
|
|
|
855 |
|
01:12:38,590 --> 01:12:40,190 |
|
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي |
|
|
|
856 |
|
01:12:40,190 --> 01:12:42,250 |
|
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة |
|
|
|
857 |
|
01:12:42,250 --> 01:12:44,670 |
|
و بي واحدة و بي واحدة |
|
|
|
858 |
|
01:12:48,650 --> 01:12:54,210 |
|
ناقص واحد بالصين أربعة وخمسة واربعين هنا حكيت أفضلت |
|
|
|
859 |
|
01:12:54,210 --> 01:12:58,990 |
|
لي إن أنا اتعلم الـ decor خلاص برضه في حالة كون |
|
|
|
860 |
|
01:12:58,990 --> 01:13:08,470 |
|
للشخص ناجح أنا باخد المتغير التابع هذا التابع لأن |
|
|
|
861 |
|
01:13:08,470 --> 01:13:13,850 |
|
النشاط هذا متغير كم فبحكي كل زيادة في درجة النشاط |
|
|
|
862 |
|
01:13:13,850 --> 01:13:23,560 |
|
بدرجة واحدة كل زيادة كل زيادة في درجة النشاط بمقدار |
|
|
|
863 |
|
01:13:23,560 --> 01:13:28,600 |
|
درجة واحدة |
|
|
|
864 |
|
01:13:28,600 --> 01:13:36,540 |
|
يقابلها أفضلية |
|
|
|
865 |
|
01:13:36,540 --> 01:13:39,580 |
|
يقابلها |
|
|
|
866 |
|
01:13:39,580 --> 01:13:47,340 |
|
أفضلية للذكور للإناث عين الذكور بمقدار كده؟ |
|
|
|
867 |
|
01:13:47,340 --> 01:13:56,740 |
|
حوالي أربعة أضعاف أنا |
|
|
|
868 |
|
01:13:56,740 --> 01:14:01,460 |
|
خبطت على التانية يقابلها .. يقابلها |
|
|
|
869 |
|
01:14:01,460 --> 01:14:08,380 |
|
كل زيادة في درجة النشاط في درجة النشاط مقدار واحد |
|
|
|
870 |
|
01:14:08,380 --> 01:14:15,250 |
|
يقابلها أربعة point أربعة خمسة مرة في الـ أه |
|
|
|
871 |
|
01:14:15,250 --> 01:14:18,510 |
|
بالضبط في اعتبار الشخص ناجح اللي كتبنا فوق في |
|
|
|
872 |
|
01:14:18,510 --> 01:14:27,210 |
|
اعتبار الشخص ناجحا إذا نبدأ من هنا كل زيادة في |
|
|
|
873 |
|
01:14:27,210 --> 01:14:31,070 |
|
درجة النشاط بمقدار درجة واحدة يقبلها أربع .. حوالي |
|
|
|
874 |
|
01:14:31,070 --> 01:14:35,910 |
|
خمس مرات إنه يعتبر الشخص ناجح يعني مع كده الطالب |
|
|
|
875 |
|
01:14:35,910 --> 01:14:41,150 |
|
بزيادة درجة واحدة في النشاط يقابله إنه نسبة نجاحه |
|
|
|
876 |
|
01:14:43,750 --> 01:14:47,250 |
|
حوالي خمس مرات عن الطالب الذي بتقل الدرجة التي |
|
|
|
877 |
|
01:14:47,250 --> 01:14:51,770 |
|
موجودة إذا في فرق في التعليق عن انحدار العادي هنا |
|
|
|
878 |
|
01:14:51,770 --> 01:14:56,110 |
|
كل زيادة درجة واحدة في النشاط بمقدار درجة واحدة |
|
|
|
879 |
|
01:14:56,110 --> 01:15:04,990 |
|
يقابلها 4.5 مرة اعتبار الشخص ناجح يقابلها 4.45% |
|
|
|
880 |
|
01:15:04,990 --> 01:15:08,390 |
|
التي هي نسبة الاحتمالية |
|
|
|
881 |
|
01:15:14,320 --> 01:15:19,380 |
|
القسم 1 والقسم 2 واضح |
|
|
|
882 |
|
01:15:19,380 --> 01:15:27,440 |
|
القيم ما لها غير دالة إحصائياً غير |
|
|
|
883 |
|
01:15:27,440 --> 01:15:32,200 |
|
دالة لحظة فترة ثقة ما لها الفترة الأولى من الصفر 7 |
|
|
|
884 |
|
01:15:32,200 --> 01:15:35,160 |
|
الـ 24 تشتمل على الواحد الفترة التالية من الصفر |
|
|
|
885 |
|
01:15:35,160 --> 01:15:38,020 |
|
البرنامج ما طلعش هذه القيمة كبيرة جدا ما تلاحظ |
|
|
|
886 |
|
01:15:38,020 --> 01:15:42,960 |
|
القيمة هادئة لو بدي أخد لها هيطلع عدد كبير جدا |
|
|
|
887 |
|
01:15:42,960 --> 01:15:46,080 |
|
ضخم فبالتالي الفترة تشتمل على الواحد وبالتالي |
|
|
|
888 |
|
01:15:46,080 --> 01:15:50,060 |
|
برفضش الفرضية الصفرية فواضح سواء قسم 1 ولا قسم 2 |
|
|
|
889 |
|
01:15:50,060 --> 01:15:57,960 |
|
الـ job تبع عمله غير دالة إحصائياً هذا |
|
|
|
890 |
|
01:15:57,960 --> 01:16:00,740 |
|
بالنسبة للتعليق على ال betas لل E2W |
|
|
|
891 |
|
01:16:03,320 --> 01:16:08,400 |
|
لو كانت هذه لأ |
|
|
|
892 |
|
01:16:08,400 --> 01:16:13,480 |
|
باكتخد عليها هذه شيل واحد بصير احتمال ان يكون ناجح |
|
|
|
893 |
|
01:16:13,480 --> 01:16:18,580 |
|
point تلاتة اتنين واحد مقارنة مع من مع قسم التالت |
|
|
|
894 |
|
01:16:18,580 --> 01:16:23,780 |
|
يعني احتمال نجاح الطالب في القسم الأول بتساوي |
|
|
|
895 |
|
01:16:23,780 --> 01:16:28,040 |
|
حوالي تلاتة من عشرة بالنسبة لقسم الثاني طبعا واضح |
|
|
|
896 |
|
01:16:28,040 --> 01:16:30,700 |
|
القسم الثاني هذا ما له معنى خالص لأن القيمة ما لها |
|
|
|
897 |
|
01:16:30,700 --> 01:16:32,980 |
|
كبيرة جدا فالممكن نتعليق عليها |
|
|
|
898 |
|
01:16:37,000 --> 01:16:39,860 |
|
هذا بالنسبة كيف أعلق على النتائج يعني طلعت الآن |
|
|
|
899 |
|
01:16:39,860 --> 01:16:44,220 |
|
بمخرج أنه أن الشرط الفاصلي هو المتغير المعنوي |
|
|
|
900 |
|
01:16:44,220 --> 01:16:50,900 |
|
الوحيد الموجود طب |
|
|
|
901 |
|
01:16:50,900 --> 01:16:55,980 |
|
كيف هذه علق على ال B؟ يعني علقت على ال E to the B؟ |
|
|
|
902 |
|
01:16:55,980 --> 01:17:00,280 |
|
هنا ما فيش فيها طرح واحد بالتأكيد خلاص إذا كان |
|
|
|
903 |
|
01:17:00,280 --> 01:17:06,790 |
|
الشخص أنثى فإن احتمال النجاح لها احتمال يكون ناجح |
|
|
|
904 |
|
01:17:06,790 --> 01:17:17,330 |
|
مظبوط إذا أنا أكتب لك إياها طبعا |
|
|
|
905 |
|
01:17:17,330 --> 01:17:26,090 |
|
إذا كان الشخص أنثى نأخذ هيك من الإناث فإن .. فإنه |
|
|
|
906 |
|
01:17:26,090 --> 01:17:31,170 |
|
فيش احتمال نجاحه |
|
|
|
907 |
|
01:17:31,170 --> 01:17:34,810 |
|
هيكون 1.93 مرة |
|
|
|
908 |
|
01:17:37,630 --> 01:17:40,990 |
|
مع كده الشخص إذا كان أنثى، احتمال نجاحه يكون |
|
|
|
909 |
|
01:17:40,990 --> 01:17:47,530 |
|
تقريباً ضعفين الأنثى، ضعفين الذكر، خلاص بالنسبة |
|
|
|
910 |
|
01:17:47,530 --> 01:17:49,710 |
|
للذكور مباراة .. التعاملات الذكور بالنسبة للذكور |
|
|
|
911 |
|
01:17:49,710 --> 01:17:53,850 |
|
مباراة .. مقارنة بالنسبة للثانية اللي هي الذكور |
|
|
|
912 |
|
01:17:53,850 --> 01:17:59,870 |
|
التي هي المجموعة المرجعية، إذا إذا كان الشخص أنثى، |
|
|
|
913 |
|
01:17:59,870 --> 01:18:02,510 |
|
أخذت أنثى ليش؟ لأن أنا بتكلم عن نوع واحد ونوع واحد، |
|
|
|
914 |
|
01:18:02,510 --> 01:18:08,530 |
|
الشخص أنثى، فاحتمال نجاحه مرتين تقريباً مقارنة مع |
|
|
|
915 |
|
01:18:08,530 --> 01:18:15,670 |
|
الذكور طيب نطلع على النشاط الفصلي كل |
|
|
|
916 |
|
01:18:15,670 --> 01:18:20,170 |
|
زيادة درجة واحدة فاحتمال الشخص يكون ناجح هي تقريباً |
|
|
|
917 |
|
01:18:20,170 --> 01:18:24,830 |
|
1.69 مرة فاحتمال أن يكون ناجح لاحظوا الخاتمة كلمة |
|
|
|
918 |
|
01:18:24,830 --> 01:18:26,510 |
|
يا شي احتمال |
|
|
|
919 |
|
01:18:28,600 --> 01:18:32,760 |
|
هذا الغالبية بيعلق اما على ال B أو على A to the B |
|
|
|
920 |
|
01:18:32,760 --> 01:18:36,320 |
|
احنا بنعلق على اثنين هي ال B تعليقة سهل كل زي |
|
|
|
921 |
|
01:18:36,320 --> 01:18:43,360 |
|
الشغل العادي بس بأكتب كلمة احتمال خلاص و ليش كتابة |
|
|
|
922 |
|
01:18:43,360 --> 01:18:50,240 |
|
نجاحه لأنه التابع عبارة عن ايش نجاح لو عكست بصير |
|
|
|
923 |
|
01:18:50,240 --> 01:18:56,200 |
|
فان احتمال فشله بسوا كذا أو رسوله إذا مرة ثانية |
|
|
|
924 |
|
01:18:59,140 --> 01:19:03,120 |
|
النوع أو يبدأ بالنشاط النشاط كله زيادة درجة واحدة |
|
|
|
925 |
|
01:19:03,120 --> 01:19:08,360 |
|
في النشاط معناها احتمال أن يكون الشخص اللي هو |
|
|
|
926 |
|
01:19:08,360 --> 01:19:12,460 |
|
الأنثى ناجحة مرتين تقريباً 1.69 |
|
|
|
927 |
|
01:19:12,460 --> 01:19:19,970 |
|
بالمقارنة مع الأنثى للنوع 1 ذكر و أنثى ما كده |
|
|
|
928 |
|
01:19:19,970 --> 01:19:25,350 |
|
احتمال أن يكون الشخص الأنثى ناجحة و يفوق الذكر |
|
|
|
929 |
|
01:19:25,350 --> 01:19:30,970 |
|
بمقدار 1.67 هنا كل زيادة درجة واحدة في النشاط |
|
|
|
930 |
|
01:19:30,970 --> 01:19:36,710 |
|
يقابلها أن النجاح هيزداد بمعدل أو باحتمال 1.69 |
|
|
|
931 |
|
01:19:36,710 --> 01:19:43,150 |
|
القسم بنفس الطريقة إذا كان الشخص في القسم الأول |
|
|
|
932 |
|
01:19:45,440 --> 01:19:52,660 |
|
.279 مقارنة مع الثالث هذا بيساوي 21 مرة مقارنة مع |
|
|
|
933 |
|
01:19:52,660 --> 01:19:56,060 |
|
القسم الثالث مع كده واضح أن أسوأ هو القسم الثالث |
|
|
|
934 |
|
01:19:56,060 --> 01:20:01,060 |
|
يعني هذا 21 مرة نجاح بالنسبة للقسم الثالث و هذا |
|
|
|
935 |
|
01:20:01,060 --> 01:20:07,840 |
|
.273 واضح أن الأول أسوأ من الثالث الثاني هو الأفضل |
|
|
|
936 |
|
01:20:07,840 --> 01:20:11,280 |
|
طبعا الفرق بين القسم الأول والثاني واضح حوالي 21 |
|
|
|
937 |
|
01:20:11,280 --> 01:20:16,290 |
|
شوية يعني لو طلعتها دول بيطلع الفرق بين قسم الثاني |
|
|
|
938 |
|
01:20:16,290 --> 01:20:23,630 |
|
وقسم الأول ليش؟ |
|
|
|
939 |
|
01:20:23,630 --> 01:20:31,050 |
|
طلع |
|
|
|
940 |
|
01:20:31,050 --> 01:20:37,370 |
|
الآن .. الآن قرأت الأول مع الثالث ايش بيطلع 2.7 |
|
|
|
941 |
|
01:20:37,370 --> 01:20:41,750 |
|
يعني احتمال نجاح الشخص في القسم الأول 2.7 |
|
|
|
942 |
|
01:20:41,750 --> 01:20:50,930 |
|
ثالث يعني أنا بأحكي احتمال القسم الأول بيساوي |
|
|
|
943 |
|
01:20:50,930 --> 01:21:00,950 |
|
2.782 بعد 7 8 للثالث من |
|
|
|
944 |
|
01:21:00,950 --> 01:21:06,250 |
|
الأحسن؟ ولا الثالث؟ الأول الأول احتمال نجاح هو |
|
|
|
945 |
|
01:21:06,250 --> 01:21:11,810 |
|
2.78 من الثالث، من الأفضل؟ اللي أنا بأحكي، |
|
|
|
946 |
|
01:21:11,810 --> 01:21:17,630 |
|
أي طالب احتمال ينجح 2 من 10 من الثالث، من الأفضل؟ |
|
|
|
947 |
|
01:21:17,630 --> 01:21:23,490 |
|
أنا و أنتِ، أنا نجاحي نصف نجاحك، يعني أنتِ أفضل |
|
|
|
948 |
|
01:21:23,490 --> 01:21:31,370 |
|
مني، لذا هذا الأفضل طيب البعد، قسمة احتمال الثاني، |
|
|
|
949 |
|
01:21:31,370 --> 01:21:36,310 |
|
و من إشارة؟ من إشارة موجبة و 21 هذا واحد |
|
|
|
950 |
|
01:21:36,310 --> 01:21:42,690 |
|
و عشرين مرة مع الثالث الثاني |
|
|
|
951 |
|
01:21:42,690 --> 01:21:47,730 |
|
بيساوي احتمال الثاني بيساوي كاحتمال بيساوي واحد و |
|
|
|
952 |
|
01:21:47,730 --> 01:21:56,410 |
|
عشرين مرة الحين |
|
|
|
953 |
|
01:21:56,410 --> 01:22:01,150 |
|
هذا 2.7 الأول بيساوي 2.7 من عشرة |
|
|
|
954 |
|
01:22:01,150 --> 01:22:05,200 |
|
منهم مع كده الثالث و لا و طب الثاني بيساوي واحد و |
|
|
|
955 |
|
01:22:05,200 --> 01:22:09,100 |
|
عشرين مرة الثالث 21 احتمال .. واحد و |
|
|
|
956 |
|
01:22:09,100 --> 01:22:12,460 |
|
عشرين احتمال و 21 مرة من اللي أحسن |
|
|
|
957 |
|
01:22:12,460 --> 01:22:19,820 |
|
بيكون؟ الثاني و 21 صحيح |
|
|
|
958 |
|
01:22:19,820 --> 01:22:25,260 |
|
مظلم صحيح طب لأن الفرق بينهم قسم 2 نقص قسم |
|
|
|
959 |
|
01:22:25,260 --> 01:22:31,840 |
|
واحد حوالي 20 مرة يحس .. الثاني أحسن أنا بأحسب |
|
|
|
960 |
|
01:22:31,840 --> 01:22:37,040 |
|
البيانات هذه نأخذ break و نكمل إن شاء الله بسم الله |
|
|
|
961 |
|
01:22:37,040 --> 01:22:43,900 |
|
الرحمن الرحيم إن شاء الله هحاول أعرض باحث استخدم |
|
|
|
962 |
|
01:22:43,900 --> 01:22:51,180 |
|
أسلوب الانحدار للجثة التنائية الاستجابة اللي باحث |
|
|
|
963 |
|
01:22:51,180 --> 01:22:57,040 |
|
العنوان تبع الباحث استخدام تقنية الانحدار للجثة |
|
|
|
964 |
|
01:22:57,040 --> 01:23:00,360 |
|
التنائية الاستجابة في تشخيص أهم العوامل المؤثرة في |
|
|
|
965 |
|
01:23:00,360 --> 01:23:05,000 |
|
ارتفاع نسبة النجاح في التعليم المتوسط في مدينة |
|
|
|
966 |
|
01:23:05,000 --> 01:23:10,680 |
|
مصراتة في العام الدراسي 2014-2015 الباحث من ليبيا |
|
|
|
967 |
|
01:23:10,680 --> 01:23:16,000 |
|
استخدم هذا النموذج وكان عنده متفاهة تتابع هل نسبة |
|
|
|
968 |
|
01:23:16,000 --> 01:23:23,420 |
|
النجاح ارتفعت أو لم ترتفع نعتبر واحد ارتفاع واحد |
|
|
|
969 |
|
01:23:23,420 --> 01:23:31,280 |
|
ارتفاع نسبة النجاح وصفر انخفاض |
|
|
|
970 |
|
01:23:34,540 --> 01:23:39,620 |
|
نسبة النجاة لما |
|
|
|
971 |
|
01:23:39,620 --> 01:23:43,360 |
|
نطلع في البداية على ملاحظة يعني لأن بالضبط كان |
|
|
|
972 |
|
01:23:43,360 --> 01:23:47,380 |
|
بعمل نقد للبحث الموجود بدأ اقرا هو اشتغل و نشوف |
|
|
|
973 |
|
01:23:47,380 --> 01:23:52,500 |
|
ايش ممكن نضيف أو ممكن نعدل أو أو نحكي خلاص البحث |
|
|
|
974 |
|
01:23:52,500 --> 01:23:57,600 |
|
استخدم جميع الأساليب اللي احنا حكينا عليها من شوية |
|
|
|
975 |
|
01:24:02,740 --> 01:24:08,400 |
|
إذا في هذه الورقة تم دراسة لعديد من العوامل التي |
|
|
|
976 |
|
01:24:08,400 --> 01:24:12,860 |
|
كانت متوقعة تؤدي لارتفاع نصف النجاح كمتغيرة مستقلة |
|
|
|
977 |
|
01:24:12,860 --> 01:24:19,360 |
|
إلا أن نتاج هذه الدراسة أظهرت أن المتغير .. هل |
|
|
|
978 |
|
01:24:19,360 --> 01:24:23,660 |
|
تدرس قبل امتحان و فترة؟ هذا المستقل الأول؟ آه |
|
|
|
979 |
|
01:24:23,660 --> 01:24:30,770 |
|
المستقل الأول دراسة قبل .. الامتحان بفترة هذا متغير |
|
|
|
980 |
|
01:24:30,770 --> 01:24:34,810 |
|
في الآخر وطلع متغير مستقل مؤثر جاء في المرتبة |
|
|
|
981 |
|
01:24:34,810 --> 01:24:38,710 |
|
الأولى في التأثير على المتغير التابع اللي هو معدل |
|
|
|
982 |
|
01:24:38,710 --> 01:24:41,890 |
|
النجاح في ارتفاع أو انخفاض وفي المرتبة الثانية جاء |
|
|
|
983 |
|
01:24:41,890 --> 01:24:46,610 |
|
متغير النوع الاجتماعي من حيث الأهمية في التأثير |
|
|
|
984 |
|
01:24:46,610 --> 01:24:50,610 |
|
على معدل النجاح بينما المتغير تتوفر لديك الرغبة في |
|
|
|
985 |
|
01:24:50,610 --> 01:24:56,920 |
|
إكمال دراستك في تخصصك الرغبة في الإكمال في الإكمال |
|
|
|
986 |
|
01:24:56,920 --> 01:25:02,760 |
|
في نفس التخصص. برضه هذه بتساهم كمتغير مستقل مؤثر |
|
|
|
987 |
|
01:25:02,760 --> 01:25:08,100 |
|
على معدل النجاح إذا كان فيه ارتفاع أو انخفاض |
|
|
|
988 |
|
01:25:08,100 --> 01:25:13,940 |
|
بالإضافة .. المتغير الرابع بالإضافة للظروف الأمنية |
|
|
|
989 |
|
01:25:13,940 --> 01:25:18,500 |
|
الحالية وبتكلم عن ليبيا ووضع ليبيا الحالي فأربعة |
|
|
|
990 |
|
01:25:18,500 --> 01:25:25,990 |
|
الظروف الأمنية الحالية جاءت في المرتبة ال .. آه في |
|
|
|
991 |
|
01:25:25,990 --> 01:25:31,530 |
|
الوقت قبلها .. الوقت أي واحد .. آه في الرابع الوقت |
|
|
|
992 |
|
01:25:31,530 --> 01:25:37,210 |
|
بتوفر لدك الوقت المناسب لإكمال واجباتك طب واضح |
|
|
|
993 |
|
01:25:37,210 --> 01:25:40,430 |
|
الوقت المناسب يعني نعم أو لا أو ما شابه بالإضافة |
|
|
|
994 |
|
01:25:40,430 --> 01:25:44,230 |
|
حكينا رقم خمسة اللي هي الظروف الأمنية، إذا الظروف |
|
|
|
995 |
|
01:25:44,230 --> 01:25:47,510 |
|
الأمنية جات في المرتبة الأخيرة |
|
|
|
996 |
|
01:25:50,620 --> 01:25:54,500 |
|
هذه الخلاصة التواصلة ليها الباحث لحظة في الخلاصة |
|
|
|
997 |
|
01:25:54,500 --> 01:25:58,100 |
|
طبعا مكتوب شحصة لحظة غالباً ال .. يعني كلمات لحظة |
|
|
|
998 |
|
01:25:58,100 --> 01:26:03,860 |
|
هو .. هو مش مهتم يبرز الانحدار الجستي و بوظف |
|
|
|
999 |
|
01:26:03,860 --> 01:26:07,540 |
|
الانحدار الجستي في الأمور التربوية توظيف لكن لوحد |
|
|
|
1000 |
|
01:26:07,540 --> 01:26:11,260 |
|
مثلاً بيشتغل بيقارن انحدار الجستي مع انحدار ثاني |
|
|
|
1001 |
|
01:26:11,260 --> 01:26:14,880 |
|
بيبدأ يشتغل هنا في الأساليب بتبين في ملخص الباحث |
|
|
|
1002 |
|
01:26:14,880 --> 01:26:20,430 |
|
لكن واضح الاهتمام بوظف الانحدار الجُستي على البحوث |
|
|
|
1003 |
|
01:26:20,430 --> 01:26:28,070 |
|
التربوية لأ |
|
|
|
1004 |
|
01:26:28,070 --> 01:26:31,550 |
|
عوض بالله هذا .. هذا slope .. هذا slope لأ لأ هذا |
|
|
|
1005 |
|
01:26:31,550 --> 01:26:37,070 |
|
slope ممكن أن الـ slope إحصائي طبعًا ممكن أكتبه أما |
|
|
|
1006 |
|
01:26:37,070 --> 01:26:44,990 |
|
هذا متغير المستقبل أكتبه |
|
|
|
1007 |
|
01:26:44,990 --> 01:26:51,680 |
|
مافيش أي مشكلة هو حددش هيستخدم المهم .. الـ .. هنا |
|
|
|
1008 |
|
01:26:51,680 --> 01:26:56,740 |
|
بدا يحكي عن الانحدار الـ logistic ممكن تقرأ هو إيش |
|
|
|
1009 |
|
01:26:56,740 --> 01:27:01,300 |
|
كاتب، اللحظة هي المعادلات تكول فيها لغة تمات بيه |
|
|
|
1010 |
|
01:27:01,300 --> 01:27:07,560 |
|
على Q نجاح على فشل وهي |
|
|
|
1011 |
|
01:27:07,560 --> 01:27:11,760 |
|
الجانب العملي، عينة الدراسة أو مُشامعة الدراسة |
|
|
|
1012 |
|
01:27:11,760 --> 01:27:17,600 |
|
مُتكونة من معظم كليات الجامعة ست كليات العينة اللي |
|
|
|
1013 |
|
01:27:17,600 --> 01:27:20,220 |
|
أخذ عينة عشوائية بسيطة لحظة عينة احتمالية لازم |
|
|
|
1014 |
|
01:27:20,220 --> 01:27:23,840 |
|
تكون موزعة موازنة ذكور وإناث والعينات في جامعة مصراطة |
|
|
|
1015 |
|
01:27:23,840 --> 01:27:28,280 |
|
وكان حجم العينة 150 استبيان 80 طالب و 70 طالبة |
|
|
|
1016 |
|
01:27:28,280 --> 01:27:33,040 |
|
لحظة شغله مناسب مافي واضح أنه العينة ممثلة بشكل |
|
|
|
1017 |
|
01:27:33,040 --> 01:27:40,340 |
|
جيد وهي الاستبيانات بتكلم عنها بالتفصيل وهي |
|
|
|
1018 |
|
01:27:40,340 --> 01:27:45,520 |
|
متغيرات الدراسة طبعًا في عدد كبير من المتغيرات دخولك |
|
|
|
1019 |
|
01:27:45,520 --> 01:27:49,680 |
|
في تخصصك بأنه تم بناء على رغبتك عندك الرغبة الكاملة |
|
|
|
1020 |
|
01:27:49,680 --> 01:27:54,820 |
|
ومشابهة هذه المطالبات المستقلة المؤثرة هذه مؤشرات |
|
|
|
1021 |
|
01:27:54,820 --> 01:28:01,280 |
|
الاستبيان بعدين بدا يحكي عن خصائص العينة يبقى |
|
|
|
1022 |
|
01:28:01,280 --> 01:28:08,580 |
|
طالع مح عن عدد الذكور والإناث أعزب متزوج الكليات |
|
|
|
1023 |
|
01:28:08,580 --> 01:28:15,780 |
|
الموجودة التخصصات الأدبية والعلمية طلبة اجتازوا |
|
|
|
1024 |
|
01:28:15,780 --> 01:28:19,220 |
|
نجاح في أي دور وهم عندهم دال دور أول دور ثاني |
|
|
|
1025 |
|
01:28:19,220 --> 01:28:28,920 |
|
يعني هذا بوصف لها العينة و لأن بدأ يعطي |
|
|
|
1026 |
|
01:28:28,920 --> 01:28:34,960 |
|
معلومات عن الدراسة التطبيقية لانحدار Unlegistic |
|
|
|
1027 |
|
01:28:34,960 --> 01:28:40,840 |
|
ثنائي الاستجابة استخدم طريقة الـ inter اللى هستخدمها |
|
|
|
1028 |
|
01:28:40,840 --> 01:28:41,940 |
|
لأن في الـ SPSS |
|
|
|
1029 |
|
01:28:47,390 --> 01:28:53,710 |
|
هنا بيّن مصفوفة |
|
|
|
1030 |
|
01:28:53,710 --> 01:28:57,370 |
|
عدد دورات تكرارية لمشتقات دارة الإمكان الأعظم هذا |
|
|
|
1031 |
|
01:28:57,370 --> 01:29:03,890 |
|
ما اتكلمتش عنها مش هتهمني مبدأيًا |
|
|
|
1032 |
|
01:29:03,890 --> 01:29:10,470 |
|
اليانا الجدول الثاني موضح معالم النموذج المقدرة |
|
|
|
1033 |
|
01:29:12,260 --> 01:29:15,480 |
|
الجنس، انسى فيك المصفوفة، هاي الجدول اللي أنا |
|
|
|
1034 |
|
01:29:15,480 --> 01:29:19,920 |
|
عايزه، هاي الجنس والمتغيرات، بدأ إيه بها؟ قبل ما |
|
|
|
1035 |
|
01:29:19,920 --> 01:29:23,640 |
|
يبدأ فيه نموذج مناسب ولا .. أنا لو شرحت لك، |
|
|
|
1036 |
|
01:29:23,640 --> 01:29:27,500 |
|
شرحت لك حسب مخرجات البرنامج اللي أنا بوضعه، هاي |
|
|
|
1037 |
|
01:29:27,500 --> 01:29:30,400 |
|
الـ B وهاي الخطأ المعيار، هاي wald، دي أفسج، |
|
|
|
1038 |
|
01:29:30,400 --> 01:29:34,740 |
|
exponential للـ B، ما طلعش فترة ثقة لأن فترة فترة |
|
|
|
1039 |
|
01:29:34,740 --> 01:29:39,780 |
|
لما أنا أطلبها هنمسك متغير شكيف طريقة الشرح |
|
|
|
1040 |
|
01:29:43,110 --> 01:29:46,030 |
|
بحكي إحصائية wald لكل معلمة من معالم النموذج |
|
|
|
1041 |
|
01:29:46,030 --> 01:29:49,290 |
|
وعادل درجات الحرية ومعنوية المعالم التي سنقوم |
|
|
|
1042 |
|
01:29:49,290 --> 01:29:54,250 |
|
بتفسيرها بشكل مفصل نبتطلّع واحدة واحدة نبدأ الآن |
|
|
|
1043 |
|
01:29:54,250 --> 01:30:00,350 |
|
أما عن معلمة أما عن اختبار لحظة عرض جدول وهذا |
|
|
|
1044 |
|
01:30:00,350 --> 01:30:05,780 |
|
مشكلة عرض جدول ولا حاجة يعني بس يعني عمل لي |
|
|
|
1045 |
|
01:30:05,780 --> 01:30:09,720 |
|
interruption هيك، أنا يعني أنا صارت قاطع .. يعني |
|
|
|
1046 |
|
01:30:09,720 --> 01:30:13,980 |
|
قطعني في شغل، أنا في وادي ماشي هيك ودماغي ماشي في |
|
|
|
1047 |
|
01:30:13,980 --> 01:30:17,780 |
|
اتجاه معين يعطاني جدول، توقعتي احكي على الجدول، |
|
|
|
1048 |
|
01:30:17,780 --> 01:30:22,670 |
|
فجأة هيك ما تكلمش ولا حاجة كمل وحكى على المعنوية |
|
|
|
1049 |
|
01:30:22,670 --> 01:30:27,450 |
|
على الكفاءة أو كفاءة النموذج أو ماذا ملاءمة النموذج |
|
|
|
1050 |
|
01:30:27,450 --> 01:30:33,430 |
|
واضح أن هذا المفروض حكى في الأول جدول ليه مش لازم |
|
|
|
1051 |
|
01:30:33,430 --> 01:30:38,810 |
|
بتكلم على good and bad صفات بيحكي فكنا نستخدم |
|
|
|
1052 |
|
01:30:38,810 --> 01:30:43,770 |
|
فيها إحصائية F و R² في انحدار الخط أما في حالة الجُستي |
|
|
|
1053 |
|
01:30:43,770 --> 01:30:47,110 |
|
فيتم استخدام الـ K² |
|
|
|
1054 |
|
01:30:49,240 --> 01:30:54,680 |
|
والجواب طلع كذاش 55 الجدول تبع كاي سكوير أيه موجود |
|
|
|
1055 |
|
01:30:54,680 --> 01:30:59,340 |
|
تحت طلع تسيك بالساوية صفر نذكر الآن جدول كاي سكوير |
|
|
|
1056 |
|
01:30:59,340 --> 01:31:02,560 |
|
الأولانية كنا نحكي الـ beta بالساوية صفر يعني |
|
|
|
1057 |
|
01:31:02,560 --> 01:31:07,080 |
|
النموذج ماله غير مناسب فرضية صفرية مش هيك و |
|
|
|
1058 |
|
01:31:07,080 --> 01:31:10,860 |
|
البديلة مناسب الـ b value ساوية صفر مع كده النموذج |
|
|
|
1059 |
|
01:31:10,860 --> 01:31:15,320 |
|
ماله مناسب لذا cash flow بتسوّي هيك وهي معنوية على |
|
|
|
1060 |
|
01:31:15,320 --> 01:31:18,200 |
|
مستوى دولة أقل من واحد من الألف هذه مهمة جدًا أنه |
|
|
|
1061 |
|
01:31:18,200 --> 01:31:23,760 |
|
كتبها ما كتبش أقل من 5% مظبوط السبب السبب لأن الـ |
|
|
|
1062 |
|
01:31:23,760 --> 01:31:28,620 |
|
six هو كذاش صفر طب هذا مقرّب على تلت علامات عشرية |
|
|
|
1063 |
|
01:31:29,660 --> 01:31:33,680 |
|
هذه أقل من 5%؟ آه أقل من 5% أو أقل من 1 طب مين |
|
|
|
1064 |
|
01:31:33,680 --> 01:31:37,160 |
|
أحسن أحكي؟ 5 ولا 1 من 100؟ 1 من 100 أحسن والأفضل |
|
|
|
1065 |
|
01:31:37,160 --> 01:31:41,100 |
|
كمان أحكي 1000 لأن هذه القيمة أكيد ما تكون مقربة ل |
|
|
|
1066 |
|
01:31:41,100 --> 01:31:46,620 |
|
3 علامات عشرية يعني القيمة اللي بعدها هتكون يعني |
|
|
|
1067 |
|
01:31:46,620 --> 01:31:52,740 |
|
بالكتير أربعة بعد هذه مش أكثر من 5 مش 5 أو أكثر، |
|
|
|
1068 |
|
01:31:52,740 --> 01:31:57,600 |
|
مظبوط؟ لأن لو كانت 5، لو هذه كانت 5 كان 001 |
|
|
|
1069 |
|
01:32:00,710 --> 01:32:03,410 |
|
المعنى كده أنا متأكد تمامًا لما البرنامج بيعطينا |
|
|
|
1070 |
|
01:32:03,410 --> 01:32:09,170 |
|
000 هتأقل على طول منياش واحد من الألف مش من المية |
|
|
|
1071 |
|
01:32:09,170 --> 01:32:14,410 |
|
عشان كده يفضل دائمًا وأنت بتعالقي في النتائج تكتبيش |
|
|
|
1072 |
|
01:32:14,410 --> 01:32:17,430 |
|
بالساوية صفر لأ بالساوية point 001 هي أقل من point |
|
|
|
1073 |
|
01:32:17,430 --> 01:32:22,730 |
|
001 حتى لو كتبتيها هنا بكون أفضل خلاص؟ |
|
|
|
1074 |
|
01:32:26,630 --> 01:32:29,790 |
|
حيث تستجيب سواء كده بما يؤكد معنوية النموذج المرفق |
|
|
|
1075 |
|
01:32:29,790 --> 01:32:36,990 |
|
بالكامل كموضح في جدول اللي حكى عليه خلاص؟ كويس إذا |
|
|
|
1076 |
|
01:32:36,990 --> 01:32:41,970 |
|
هذه أول جدول اللي حكينا عليه بيحكي جدول 11 اللي هو |
|
|
|
1077 |
|
01:32:41,970 --> 01:32:48,710 |
|
هذا بتكلم على مين الآن؟ على الـ R² تبعت اللي حكينا |
|
|
|
1078 |
|
01:32:48,710 --> 01:32:54,190 |
|
عليهم Cox and Snell R² و Nagelkerke R² نشوف إيش حكى |
|
|
|
1079 |
|
01:32:54,190 --> 01:33:01,830 |
|
عنهم خلت بقى قلت لعين تابع معايا وفاهم الموضوع لكن |
|
|
|
1080 |
|
01:33:01,830 --> 01:33:08,210 |
|
لو بدنا فيه في الأول كان مصيبة لعين الـ .. بتطلع |
|
|
|
1081 |
|
01:33:08,210 --> 01:33:12,070 |
|
على قيمة الـ R squared وهي تساوي كذا والثانية |
|
|
|
1082 |
|
01:33:12,070 --> 01:33:16,680 |
|
بتساوي أربعة من عشرة وهذه المقياسة هدفها تحديد نسبة |
|
|
|
1083 |
|
01:33:16,680 --> 01:33:21,180 |
|
التباين المفسر في نموذج الـ Logistic وبهذا فإن لها |
|
|
|
1084 |
|
01:33:21,180 --> 01:33:25,660 |
|
نفس الهدف لإحصائية R² تلات معامل التحدي الأولانية |
|
|
|
1085 |
|
01:33:25,660 --> 01:33:31,820 |
|
في الانحدار المتعدد فبتاعة الكوكس هذه بتسوّي 0.309 |
|
|
|
1086 |
|
01:33:31,820 --> 01:33:35,640 |
|
تقريبًا تلاتين في المية وعشرة من التباين في متغير |
|
|
|
1087 |
|
01:33:35,640 --> 01:33:41,460 |
|
الاستجابة والمخرج اللي هو الطالب تغيرت نسبة النجاح |
|
|
|
1088 |
|
01:33:42,780 --> 01:33:45,720 |
|
والثانية بفاصة حوالي 42% من الـ stand اللي بفاصة في |
|
|
|
1089 |
|
01:33:45,720 --> 01:33:48,240 |
|
نموذج الحضارة الانجليزية إذا الكفاءة واضحة أنها |
|
|
|
1090 |
|
01:33:48,240 --> 01:33:55,140 |
|
متوفرة أما الجدول رقم 12 تابعت مين؟ طبعًا هاد |
|
|
|
1091 |
|
01:33:55,140 --> 01:34:00,340 |
|
هوسمر هاد طباعة خاطئة بسالجدول الرقم 12 مثل أيضًا |
|
|
|
1092 |
|
01:34:00,340 --> 01:34:04,560 |
|
اختبار لمعلم لجودة توفيق النموذج النموذج يعتمد على |
|
|
|
1093 |
|
01:34:04,560 --> 01:34:09,720 |
|
حساب إحصائية K² لمين؟ للفرق بين المشاهدة والمتوقع، |
|
|
|
1094 |
|
01:34:09,720 --> 01:34:14,180 |
|
ممتاز، الشغل صح، إذن هوسمر الـ O observed والـ |
|
|
|
1095 |
|
01:34:14,180 --> 01:34:17,740 |
|
Expected الفرضية الصفر الأتنين زي بعض، مع كده |
|
|
|
1096 |
|
01:34:17,740 --> 01:34:22,360 |
|
نموذج مناسب كفرضية صفرية وقد اقترح هوسمر أداة مشه |
|
|
|
1097 |
|
01:34:22,360 --> 01:34:25,520 |
|
باستخدام توزيع K² للكشف عن انحرافات النموذج |
|
|
|
1098 |
|
01:34:25,520 --> 01:34:30,570 |
|
الـ heuristic الآن بيقارنهم من جزء المشاهد لمتوقع |
|
|
|
1099 |
|
01:34:30,570 --> 01:34:33,830 |
|
محسوب من هيك ونطلع على النموذج الآن مؤكد وأنا |
|
|
|
1100 |
|
01:34:33,830 --> 01:34:41,410 |
|
مغمض الـ B value أقل ولا أكبر 5%؟ واضح خلاص صرنا |
|
|
|
1101 |
|
01:34:41,410 --> 01:34:45,610 |
|
نعرف إيش موجود قبل ما نتقل شوف مش طالع عليك وصلت |
|
|
|
1102 |
|
01:34:45,610 --> 01:34:50,910 |
|
لو يعني كيف؟ |
|
|
|
1103 |
|
01:34:50,910 --> 01:34:54,190 |
|
هنا بدأ هو يشتغل في شرط مطبوعة مش واضحة هي |
|
|
|
1104 |
|
01:34:54,190 --> 01:35:01,100 |
|
الاختبار تبع Hossmer اللي بيعنيها هوسمر الجدول رقمه |
|
|
|
1105 |
|
01:35:01,100 --> 01:35:04,680 |
|
point one تسعة اتنين متوقع ولا كل كل الكلام ما كانش |
|
|
|
1106 |
|
01:35:04,680 --> 01:35:09,460 |
|
مطابق ومن ثم نقبل طبعًا خطأ في القراءة ما عيش نقبل |
|
|
|
1107 |
|
01:35:09,460 --> 01:35:14,700 |
|
عدم رفض فرضية لعدم لأن الـ sig بتساوي هيك وهذا يؤكد |
|
|
|
1108 |
|
01:35:14,700 --> 01:35:17,840 |
|
جودة التوفيق لحظة يؤكد جودة ويؤكد جودة من الرقم |
|
|
|
1109 |
|
01:35:17,840 --> 01:35:20,220 |
|
الـ sig هنا كان الـ zero zero أقل من zero zero واحد |
|
|
|
1110 |
|
01:35:20,220 --> 01:35:24,550 |
|
هنا point واحد تسعة اتنين ومما يؤكد ذلك التوافق |
|
|
|
1111 |
|
01:35:24,550 --> 01:35:27,790 |
|
الكبير اللي واضح جدول مش عارفهاش لقيمتين صفر واحد |
|
|
|
1112 |
|
01:35:27,790 --> 01:35:32,230 |
|
اللي هو مرتفع ومنخفض اللي هو إيش التابع هذا متغير |
|
|
|
1113 |
|
01:35:32,230 --> 01:35:38,070 |
|
التابع، كويس الانبعاث الرابع، احنا منها الآن تلاتة |
|
|
|
1114 |
|
01:35:38,070 --> 01:35:42,010 |
|
تم الجودة الرابعة اللي هي الـ classification table |
|
|
|
1115 |
|
01:35:42,010 --> 01:35:47,610 |
|
جدول هدر اللي حكينا عليها، zero zero يعني صحيح يعني |
|
|
|
1116 |
|
01:35:47,610 --> 01:35:51,370 |
|
كان في الأصل منخفض توقعته في النموذج أو نموذج تابع |
|
|
|
1117 |
|
01:35:51,370 --> 01:35:56,010 |
|
توقع منخفض تسعة وتلاتين حلقة كان مرتفع في الأصل |
|
|
|
1118 |
|
01:35:56,010 --> 01:35:59,230 |
|
نموذج توقع مرتفع سبعة وسبعين حلقة مؤكد تسعة و |
|
|
|
1119 |
|
01:35:59,230 --> 01:36:01,410 |
|
تلاتين زي السبعة وسبعين على الـ total تبع المية و |
|
|
|
1120 |
|
01:36:01,410 --> 01:36:06,110 |
|
خمسين مئة في المية جواب سبعة وسبعين point تلاتة و |
|
|
|
1121 |
|
01:36:06,110 --> 01:36:07,230 |
|
كتبت كيها بالتفصيل |
|
|
|
1122 |
|
01:36:10,540 --> 01:36:13,940 |
|
الجدول بيبين النسبة المئوية للتصنيف الصحيح overall |
|
|
|
1123 |
|
01:36:13,940 --> 01:36:18,340 |
|
percentage كانت 77.3% هي اللي عامة مؤثرة على |
|
|
|
1124 |
|
01:36:18,340 --> 01:36:23,660 |
|
ارتفاع نسبة نجاح حيث كانت أربعة و .. هذه خاطئة طبعة |
|
|
|
1125 |
|
01:36:23,660 --> 01:36:27,820 |
|
تسعة |
|
|
|
1126 |
|
01:36:27,820 --> 01:36:33,480 |
|
وتلاتين زي سبعة وسبعين بشكل خاطئ أو تسعة وسبعين آه |
|
|
|
1127 |
|
01:36:33,480 --> 01:36:37,760 |
|
بشكل.. آه بشكل خاطئ واتنين بظبط طالما كان بشكل |
|
|
|
1128 |
|
01:36:37,760 --> 01:36:42,040 |
|
خاطئ بيكون صح خلاص أنا فكرت بعملها واحدة واحدة و |
|
|
|
1129 |
|
01:36:42,040 --> 01:36:45,560 |
|
جمالك يوم تسعة و تلاتين زائد سبعة وسبعين على مية و |
|
|
|
1130 |
|
01:36:45,560 --> 01:36:50,480 |
|
خمسين واضح طبعًا الخطأ هيكون نصف المتبقي مش هيك إذا |
|
|
|
1131 |
|
01:36:50,480 --> 01:36:53,160 |
|
سبعة وسبعين وتلاتة بيكون خطأ اتنين وعشرين |
|
|
|
1132 |
|
01:36:53,160 --> 01:36:57,820 |
|
تقريبًا وسبعة من عشرة الآن رجع لوين بعد خطأ الآن |
|
|
|
1133 |
|
01:36:57,820 --> 01:37:02,780 |
|
أتأكد أن نموذج مناسب يبدأ تفسير معالم النموذج بدأ |
|
|
|
1134 |
|
01:37:02,780 --> 01:37:06,780 |
|
الآن يرجع الجد ورقم تسعة تبوش وأدهنك حطه هنا |
|
|
|
1135 |
|
01:37:09,010 --> 01:37:12,930 |
|
تطلعش كتب هنا تصنيع مش كتبتي كتبتي why بتساوي كذا |
|
|
|
1136 |
|
01:37:12,930 --> 01:37:17,990 |
|
مظبوط لأ أنا مكتوبش why بتساوي log P على واحد نقص |
|
|
|
1137 |
|
01:37:17,990 --> 01:37:23,230 |
|
P لأن log P على واحد نقص P هذا لغة التمانات P |
|
|
|
1138 |
|
01:37:23,230 --> 01:37:26,970 |
|
نجاح واحد نقص P فشل بيساوي المعادلة مش هيك بيسميها |
|
|
|
1139 |
|
01:37:26,970 --> 01:37:30,790 |
|
إيه المعادلة لو بتطلع P لحالها النجاح |
|
|
|
1140 |
|
01:37:33,660 --> 01:37:36,960 |
|
هتاخد الـ E للطرفين عشان تطلع اللغة لتنفيها هتصل |
|
|
|
1141 |
|
01:37:36,960 --> 01:37:43,540 |
|
لمعادلة كتبناها أن P تساوي اللي |
|
|
|
1142 |
|
01:37:43,540 --> 01:37:49,180 |
|
كتبناها Y بتساوي آسف واحد على واحد زائد E ناقص |
|
|
|
1143 |
|
01:37:49,180 --> 01:37:55,140 |
|
المعادلة لأو |
|
|
|
1144 |
|
01:37:55,140 --> 01:37:58,760 |
|
تكتبيها اللغة لتنفيها ترى واحد ناقص بيها صح تمشي |
|
|
|
1145 |
|
01:37:58,760 --> 01:38:03,260 |
|
الحال الـ B هات هي احتمال الحصول على ممتاز متفع |
|
|
|
1146 |
|
01:38:03,260 --> 01:38:07,320 |
|
للقرارات الجديدة اللي هو الارتفاع النجاح لأنه |
|
|
|
1147 |
|
01:38:07,320 --> 01:38:11,620 |
|
عبارة عن واحد العمود |
|
|
|
1148 |
|
01:38:11,620 --> 01:38:15,380 |
|
بإعلان هاي المعادلة كتابها كتاب عادية بس بعدها حكى |
|
|
|
1149 |
|
01:38:15,380 --> 01:38:20,280 |
|
على اختبار world اللي هو الـ B على الخطأ الكل تربيعه |
|
|
|
1150 |
|
01:38:20,280 --> 01:38:24,100 |
|
حكينا بـ world عبارة عن الـ B على الخطأ الكل تربيعه |
|
|
|
1151 |
|
01:38:25,120 --> 01:38:31,080 |
|
وهو يتوزع وفق مربع كمية بدرجة حرية يا شاطر 1 طبعًا |
|
|
|
1152 |
|
01:38:31,080 --> 01:38:34,080 |
|
بالنسبة للأول هي محسوبة وجاهزة في جدول الأول واحد |
|
|
|
1153 |
|
01:38:34,080 --> 01:38:46,920 |
|
اللي هي بتكلم تبع السالب 1559 اللي هو أول جدول تبع |
|
|
|
1154 |
|
01:38:46,920 --> 01:38:49,940 |
|
الجنس يعني إذا بالنسبة للمتغير |
|
|
|
1155 |
|
01:38:54,400 --> 01:38:59,460 |
|
بالنسبة للمتغير النوعي الاجتماعي الـ P كانت بتساوي |
|
|
|
1156 |
|
01:38:59,460 --> 01:39:07,100 |
|
سالب واحد خمسة تسعة تسعة فالـ world هتساوي هتساوي |
|
|
|
1157 |
|
01:39:07,100 --> 01:39:15,180 |
|
هذه القيمة على point zero خمسة واحد لو ربعتها |
|
|
|
1158 |
|
01:39:15,180 --> 01:39:19,500 |
|
هيطلع الجواب تسعة point ستة تمانية ستة والـ six |
|
|
|
1159 |
|
01:39:19,500 --> 01:39:20,040 |
|
سوات |
|
|
|
1160 |
|
01:39:22,710 --> 01:39:32,090 |
|
الـ 002 والـ E للـ B تبعتها ساوي 12 هناخد هدول بس |
|
|
|
1161 |
|
01:39:32,090 --> 01:39:40,710 |
|
أرجع تاني على التعليق على معالم الانحدار إذا |
|
|
|
1162 |
|
01:39:40,710 --> 01:39:44,630 |
|
باختبر B بالثورة صفر مقال B لثورة صفر واختبار من |
|
|
|
1163 |
|
01:39:44,630 --> 01:39:45,690 |
|
طرفين |
|
|
|
1164 |
|
01:39:50,180 --> 01:39:55,220 |
|
واضح هنا بيحكي الـ.. السجق أقل من 5% ومع كده بره |
|
|
|
1165 |
|
01:39:55,220 --> 01:39:58,820 |
|
فاضية صفرية عن المعامل اللي هو المعامل للانحدار |
|
|
|
1166 |
|
01:39:58,820 --> 01:40:03,020 |
|
للجنس معنوي وهو لا يستوي الصغر في هذا المجتمع |
|
|
|
1167 |
|
01:40:03,020 --> 01:40:06,120 |
|
بيحكي بعدين العمود تبع الـ A to the B اللي هي الـ |
|
|
|
1168 |
|
01:40:06,120 --> 01:40:10,080 |
|
odds ratio يوضح كمية الدلة الأساسية للمعامل للانحدار |
|
|
|
1169 |
|
01:40:10,080 --> 01:40:17,290 |
|
فطلع الجواب اتنين من عشرة لسه ما فسرهاش هيجي على |
|
|
|
1170 |
|
01:40:17,290 --> 01:40:22,730 |
|
المتغير تاني رقم احتل المتغير Q خمسة وعشرين هل |
|
|
|
1171 |
|
01:40:22,730 --> 01:40:26,230 |
|
تدوس قبل امتحانات بفترة احتل هذا المتغير إيش |
|
|
|
1172 |
|
01:40:26,230 --> 01:40:30,010 |
|
اعتبره احتل المرتبة الأولى بده ارجع تاني اشوف ليش |
|
|
|
1173 |
|
01:40:30,010 --> 01:40:38,250 |
|
احتل المتغير خمسة وعشرين بده أركز معاه ليش اعتبره |
|
|
|
1174 |
|
01:40:38,250 --> 01:40:42,010 |
|
المرتبة الأولى خلينا نشوف كل المتغيرات من التاني ومن |
|
|
|
1175 |
|
01:40:42,010 --> 01:40:44,850 |
|
التالتة من التاني هذا الأولى |
|
|
|
1176 |
|
01:40:48,470 --> 01:40:55,870 |
|
اللي بعده الجنس.. هو بعده الجنس.. هاي الجنس اللي |
|
|
|
1177 |
|
01:40:55,870 --> 01:41:01,390 |
|
بعده Q12 الرغبة في الإكمال هذا |
|
|
|
1178 |
|
01:41:01,390 --> 01:41:11,750 |
|
السمّاعة Q00 الوقت المناسب أخذ مرتبة الرابع 22 و |
|
|
|
1179 |
|
01:41:11,750 --> 01:41:12,690 |
|
بعدين تلاتة وتلاتة |
|
|
|
1180 |
|
01:41:19,180 --> 01:41:29,540 |
|
إيه أربع وأربعين؟ مين الخامس هذا؟ تلاتة وتلاتين؟ |
|
|
|
1181 |
|
01:41:29,540 --> 01:41:34,080 |
|
أربع.. أربع وأربعين لأن هذاك بيحكي حاجة تانية |
|
|
|
1182 |
|
01:41:34,080 --> 01:41:40,860 |
|
بيحكي على الغش وما للغش هذا.. هذا غير ده وبيحكي |
|
|
|
1183 |
|
01:41:40,860 --> 01:41:44,300 |
|
على هدول الدلات إحصائيًا خليني أخد برضه الغش هذا بره |
|
|
|
1184 |
|
01:41:44,300 --> 01:41:50,160 |
|
اللعبة خالص تلاتة وتلاتين كان غير ده بدرجة تانية |
|
|
|
1185 |
|
01:41:50,160 --> 01:41:57,040 |
|
على الجدول ركز |
|
|
|
1186 |
|
01:41:57,040 --> 01:42:05,180 |
|
معايا نطلع على الـ Q25 الـ Q25 واضح هذا القيمة هي |
|
|
|
1187 |
|
01:42:05,180 --> 01:42:10,200 |
|
الأكبر مظبوط بتاعة الـ ball والقيمة الاحتياطية ما |
|
|
|
1188 |
|
01:42:10,200 --> 01:42:17,260 |
|
لها هي أصغر واحدة هي أصغر واحدة هيك مظبوط مظبوط |
|
|
|
1189 |
|
01:42:17,260 --> 01:42:24,880 |
|
هيك بعدها الـ SIG بيساوي 002 طبعًا حسب الـ SIG أو حسب |
|
|
|
1190 |
|
01:42:24,880 --> 01:42:30,960 |
|
قيمة الاختبار نفس الشيء أو لو طلعت على الـ E to the |
|
|
|
1191 |
|
01:42:30,960 --> 01:42:35,100 |
|
B الـ E to the B الأعلى هي الأعلى واضح أن الجنس |
|
|
|
1192 |
|
01:42:35,100 --> 01:42:40,780 |
|
بيجي بعده الـ Q12 012 واضح أن ده الإحصائي اللي بعده |
|
|
|
1193 |
|
01:42:40,780 --> 01:42:48,200 |
|
الـ Q22 مبتدأ الرابعة وبعدين آخر واحد أربع وأربعين |
|
|
|
1194 |
|
01:42:48,200 --> 01:42:51,400 |
|
تحت أنه طلع تلات وتلاتين اللي حكى عنه تلات و |
|
|
|
1195 |
|
01:42:51,400 --> 01:42:56,040 |
|
تلاتين واضح الـ B value بتاعته غير دالة إحصائيًا |
|
|
|
1196 |
|
01:42:56,040 --> 01:43:00,240 |
|
فبالتالي أنا تبعت معاه واحدة واحدة واضح نمور مالها |
|
|
|
1197 |
|
01:43:00,240 --> 01:43:03,340 |
|
مظبوطة فبالتالي دول خمس متغيرات كانوا دالات عنده |
|
|
|
1198 |
|
01:43:03,340 --> 01:43:07,180 |
|
إحصائيًا من أصل خمسة وعشرين متغير أو من أصل |
|
|
|
1199 |
|
01:43:07,180 --> 01:43:14,810 |
|
المتغيرات المتغيرة أنا هو شوف نقرأها أكبر واحدة |
|
|
|
1200 |
|
01:43:14,810 --> 01:43:19,870 |
|
بعد هدول، يعني هي أفضل واحدة غير دالة نمشي نبدأ |
|
|
|
1201 |
|
01:43:19,870 --> 01:43:29,050 |
|
نقرا واحد واحد نقرا |
|
|
|
1202 |
|
01:43:29,050 --> 01:43:34,450 |
|
المعاملات واحدة واحدة المرتبة التانية جاء المتغير |
|
|
|
1203 |
|
01:43:34,450 --> 01:43:39,750 |
|
الجنس من حيث الأهمية على نسبة النجاح وكان المعامل |
|
|
|
1204 |
|
01:43:39,750 --> 01:43:41,310 |
|
سالب 1559 |
|
|
|
1205 |
|
01:43:44,090 --> 01:43:49,930 |
|
وهذا يفسر إيش؟ أن التغير في نسبة النجاح سينخفض |
|
|
|
1206 |
|
01:43:49,930 --> 01:43:56,830 |
|
باحتمال 1.559 إذا هو علق على الـ B مش على الـ E تده |
|
|
|
1207 |
|
01:43:56,830 --> 01:44:00,890 |
|
بيه إذا التغير في نسبة النجاح، أي نسبة النجاح، |
|
|
|
1208 |
|
01:44:00,890 --> 01:44:04,150 |
|
بتتكلم عن المتغير التابع، مظبوط؟ سينخفض بإقدار |
|
|
|
1209 |
|
01:44:04,150 --> 01:44:10,130 |
|
واحد.. احتمال 1.559 مرة في لغرتم الأفضلية للمتغير |
|
|
|
1210 |
|
01:44:10,130 --> 01:44:15,360 |
|
التابع لغريتهم الأفضلية اللي هي بيقصبها الـ odds |
|
|
|
1211 |
|
01:44:15,360 --> 01:44:19,000 |
|
ratio نسبة الأرجحية مع ثبات أكيد باقي المتغيرات |
|
|
|
1212 |
|
01:44:19,000 --> 01:44:22,140 |
|
المستقلة الأخرى المعاملة التانية اللي هو الرغبة في |
|
|
|
1213 |
|
01:44:22,140 --> 01:44:27,180 |
|
إكمال دراستك كانت 1.568 يعني اللي يعني الرغبة واحد |
|
|
|
1214 |
|
01:44:27,180 --> 01:44:30,500 |
|
عدم الرغبة صفر بيحكي ما اللي لديه الرغبة في إكمال |
|
|
|
1215 |
|
01:44:30,500 --> 01:44:34,240 |
|
دراسته يعني كان عنده رغبة سواء واحد هذا إيش حامل |
|
|
|
1216 |
|
01:44:34,240 --> 01:44:39,280 |
|
يا بيزيد يا بقيل يزيد من احتمال زيادة احتمال النجاح |
|
|
|
1217 |
|
01:44:39,280 --> 01:44:46,920 |
|
بمعدل مرتفع بمقدار 1.58 مرة في لغرتم الأفضلية |
|
|
|
1218 |
|
01:44:46,920 --> 01:44:54,220 |
|
المتغيرة التابعة وهو معنوي خلاص مرة وين هذه لغرتم |
|
|
|
1219 |
|
01:44:54,220 --> 01:44:59,020 |
|
الأفضلية يقصد بها الـ odds ratio أو نسبة الأرجحية |
|
|
|
1220 |
|
01:44:59,020 --> 01:45:08,060 |
|
اسمها لغرتم الأفضلية أو نسبة الأرجحية في |
|
|
|
1221 |
|
01:45:08,060 --> 01:45:15,500 |
|
المرتبة الرابعة إجاري المتغيرة 22 الوقت المناسب كان |
|
|
|
1222 |
|
01:45:15,500 --> 01:45:19,300 |
|
الجواب سالب واحد تلات وتلاتين مع كده من يتوفر |
|
|
|
1223 |
|
01:45:19,300 --> 01:45:24,280 |
|
لديه الوقت المناسب لإكمال الواجبات لأنه نعم سينخفض |
|
|
|
1224 |
|
01:45:24,280 --> 01:45:29,180 |
|
من معدل احتمال النجاح بمعدل مرتفع قد غريبة شوية |
|
|
|
1225 |
|
01:45:29,180 --> 01:45:35,800 |
|
عكس المتوقع متوقع عنده الرقبة الوقت المناسب لإكمال |
|
|
|
1226 |
|
01:45:35,800 --> 01:45:40,020 |
|
واجباته المفروض يزود من ارتفاع النجاح أنه طلع |
|
|
|
1227 |
|
01:45:40,020 --> 01:45:40,820 |
|
عملية بالعكس |
|
|
|
1228 |
|
01:45:44,880 --> 01:45:48,060 |
|
ممكن.. آه يعني بضيع وقته في إكمال واجباته.. ممكن |
|
|
|
1229 |
|
01:45:48,060 --> 01:45:52,100 |
|
.. بس بحت التفسير.. يعني هذه تحتاج التفسير.. بحت |
|
|
|
1230 |
|
01:45:52,100 --> 01:45:58,860 |
|
التفسير المرتبة الأخيرة اللي هو الظروف الأمنية |
|
|
|
1231 |
|
01:45:58,860 --> 01:46:04,140 |
|
طلعت point تسعة تسعة سبعة بيحكي حيث التغير المتوارد |
|
|
|
1232 |
|
01:46:04,140 --> 01:46:08,100 |
|
التابع معدن النجاح يزيد من ارتفاعه بمقتار كذا يعني |
|
|
|
1233 |
|
01:46:08,100 --> 01:46:11,930 |
|
الظروف الأمنية لو كانت واحد ما بتعرفش مش كان ماخد |
|
|
|
1234 |
|
01:46:11,930 --> 01:46:15,150 |
|
واحد الظروف الأمنية الحالية ووضح الذات من ارتفاع |
|
|
|
1235 |
|
01:46:15,150 --> 01:46:18,670 |
|
مقدار point 997 في اللغة التامة ووضح التعليق مش |
|
|
|
1236 |
|
01:46:18,670 --> 01:46:22,990 |
|
فيه مشكلة كان تعليق المتغير تبع هل حاول تلغوش في |
|
|
|
1237 |
|
01:46:22,990 --> 01:46:29,610 |
|
الامتحان بأي طريقة واحد نفترض نعم وصفر لأ فبالتالي |
|
|
|
1238 |
|
01:46:29,610 --> 01:46:33,330 |
|
لحظة وكاتب عليها شوية أو كاتب عليها أو بعثت على |
|
|
|
1239 |
|
01:46:33,330 --> 01:46:37,330 |
|
طلبتها هذا المتغير غير معنوي وهذا المتغير من وجهة |
|
|
|
1240 |
|
01:46:37,330 --> 01:46:41,690 |
|
نظر الباحثة غير منطقية في عدم معنويتها يعني طلع |
|
|
|
1241 |
|
01:46:41,690 --> 01:46:47,130 |
|
المتغير الغش متغير غير مهم هي فسرت عدم معنويته |
|
|
|
1242 |
|
01:46:47,130 --> 01:46:51,310 |
|
يرجع السبب في عدم معنوية هذا المتغير لأن التباين |
|
|
|
1243 |
|
01:46:51,310 --> 01:46:55,330 |
|
المشترك بين قيم التقدير ومتوقع عالي مش كتير التفسير |
|
|
|
1244 |
|
01:46:55,330 --> 01:47:01,590 |
|
قادر التفسير مش قادر يعني تقريبًا الشغل كإحصاء كويس |
|
|
|
1245 |
|
01:47:01,590 --> 01:47:08,540 |
|
لكن التفسير واضح يعني مش كتير وهي.. أنه التوصل |
|
|
|
1246 |
|
01:47:08,540 --> 01:47:13,700 |
|
للمتجار الخمسة هدول التوصيات.. توصية استخدام |
|
|
|
1247 |
|
01:47:13,700 --> 01:47:15,600 |
|
الانحدار الجثة التانية للاستجابة في الدراسات |
|
|
|
1248 |
|
01:47:15,600 --> 01:47:21,700 |
|
الاجتماعية حيث انحصرت استخداماته السابقة في مجال |
|
|
|
1249 |
|
01:47:21,700 --> 01:47:22,960 |
|
العلم الطبية والتربوية |
|
|
|
1250 |
|
01:47:25,570 --> 01:47:28,010 |
|
يجب على القائمين في المركز.. المكتب المركز |
|
|
|
1251 |
|
01:47:28,010 --> 01:47:30,510 |
|
الحصائي أن يعمدوا للاستخدام للاستخدام للاستخدام |
|
|
|
1252 |
|
01:47:30,510 --> 01:47:30,790 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1253 |
|
01:47:30,790 --> 01:47:30,910 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1254 |
|
01:47:30,910 --> 01:47:31,550 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1255 |
|
01:47:31,550 --> 01:47:32,890 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1256 |
|
01:47:32,890 --> 01:47:35,770 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1257 |
|
01:47:35,770 --> 01:47:39,450 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1258 |
|
01:47:39,450 --> 01:47:43,250 |
|
للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1259 |
|
01:47:43,250 --> 01:47:51,650 |
|
للإستخدام للإستخدام للإستخدام |
|
|
|
1260 |
|
01:47:51,650 --> 01:47:53,530 |
|
للإست |
|
|
|
1261 |
|
01:47:54,770 --> 01:48:00,330 |
|
شوف دائماً تطلعيا للجزء الإيجابي يعني بلاش هيك |
|
|
|
1262 |
|
01:48:00,330 --> 01:48:04,830 |
|
الحاجة أنا |
|
|
|
1263 |
|
01:48:04,830 --> 01:48:11,170 |
|
شايفها و أنت شايفها تنشيها نصف طلب دراسة قبل |
|
|
|
1264 |
|
01:48:11,170 --> 01:48:14,730 |
|
امتحانات في فترة حيث كان هذا متغير معنوي لأن |
|
|
|
1265 |
|
01:48:14,730 --> 01:48:18,630 |
|
الدراسة قبل الامتحانات كان متغير مهم فبالتالي هي |
|
|
|
1266 |
|
01:48:18,630 --> 01:48:25,440 |
|
توصي إليه يعني اللحظة يعني اللي احنا شرحناه لسه أقوى |
|
|
|
1267 |
|
01:48:25,440 --> 01:48:34,780 |
|
شوية و هذا بيحكي بحث منشور و قصص يعني طيب نعم |
|
|
|
1268 |
|
01:48:34,780 --> 01:48:40,380 |
|
خلينا نأخذ شغلة إضافية على الكلام هذا نرجع ثاني بس |
|
|
|
1269 |
|
01:48:40,380 --> 01:48:47,060 |
|
بسرعة هيك أنا طلبت من برنامج و بيشتغل يطلع لي ال |
|
|
|
1270 |
|
01:48:47,060 --> 01:48:50,360 |
|
probabilities الاحتمال و يصنف ليها في المجموعة |
|
|
|
1271 |
|
01:48:50,360 --> 01:48:56,910 |
|
التابعة في البرنامج بيعمل متغيرين واحد |
|
|
|
1272 |
|
01:48:56,910 --> 01:49:01,930 |
|
بيسميه |
|
|
|
1273 |
|
01:49:01,930 --> 01:49:07,330 |
|
predicted هي ال probabilities و هذا بيه لل group |
|
|
|
1274 |
|
01:49:07,330 --> 01:49:14,030 |
|
ال classification group الحل الأولى طبعاً هذا |
|
|
|
1275 |
|
01:49:14,030 --> 01:49:17,170 |
|
العمود المشاهد |
|
|
|
1276 |
|
01:49:21,230 --> 01:49:28,130 |
|
هذا الاحتمال و هذه |
|
|
|
1277 |
|
01:49:28,130 --> 01:49:31,990 |
|
الحالة المشاهدة أي حالة الطالب المشاهدة هي الحالة |
|
|
|
1278 |
|
01:49:31,990 --> 01:49:39,370 |
|
المتوقعة من البرنامج من النموذج اللي عملناه، آلا |
|
|
|
1279 |
|
01:49:39,370 --> 01:49:43,510 |
|
الاحتمالات هتكون من صفر لواحد، البرنامج كيف يشتغل؟ |
|
|
|
1280 |
|
01:49:46,510 --> 01:49:50,830 |
|
عند النص و أكثر إذا كانت قيمة الاحتمال أكثر من |
|
|
|
1281 |
|
01:49:50,830 --> 01:49:55,190 |
|
النص يصنفها في المجموعة الأولى وإذا الاحتمال أقل |
|
|
|
1282 |
|
01:49:55,190 --> 01:50:01,110 |
|
من نص ونصف يصنفها في المجموعة هذه الأولى اللي هي |
|
|
|
1283 |
|
01:50:01,110 --> 01:50:08,790 |
|
النجاح و هذه الفشل، نطلع واحدة واحدة، في الأولى طلع |
|
|
|
1284 |
|
01:50:08,790 --> 01:50:14,510 |
|
الاحتمال بواحد هتصنف فين؟ في ال bus في الناجح، |
|
|
|
1285 |
|
01:50:14,510 --> 01:50:19,830 |
|
مظبوط؟ اللي بعده لحظة، طبعاً هدى و هدى و هدى ما لهم زي |
|
|
|
1286 |
|
01:50:19,830 --> 01:50:24,530 |
|
نجاح، مظبوط؟ يعني المشاهد متوقع زي بعض، بتذكر حكينا |
|
|
|
1287 |
|
01:50:24,530 --> 01:50:32,090 |
|
كم مرة كانوا زي بعض تماماً 98 مرة، الحل الصح كان كم |
|
|
|
1288 |
|
01:50:32,090 --> 01:50:39,210 |
|
مرة أربعة... أربعة و ثمانين و تسعين، أربعة كانوا من |
|
|
|
1289 |
|
01:50:39,210 --> 01:50:47,250 |
|
أف لأف أف لأف أربعة و من bus ل bus كان 98 فكان عنده |
|
|
|
1290 |
|
01:50:47,250 --> 01:50:56,330 |
|
نجاح 102 من 105 هي 97.110 هدول الآن ال 97 ال 98 |
|
|
|
1291 |
|
01:50:56,330 --> 01:50:59,830 |
|
بيه بيه هتلاقيه موجودات 98 بيه بيه هشوفهم واحدة |
|
|
|
1292 |
|
01:50:59,830 --> 01:51:04,530 |
|
واحدة، اللحظة اللي بعدها ابواحد بقى اتصنفت في بيه |
|
|
|
1293 |
|
01:51:04,530 --> 01:51:08,600 |
|
التسعة من العشرة اتصنفت في بيه و هكذا خليني أنا |
|
|
|
1294 |
|
01:51:08,600 --> 01:51:13,260 |
|
أساسي أريحك بِدرّبك إياهم عشان نمشي بسرعة، طب مستحيل |
|
|
|
1295 |
|
01:51:13,260 --> 01:51:16,960 |
|
و أنا بدوّر عليهم بس بدوّر أساسي أعلمك إياهم لكن |
|
|
|
1296 |
|
01:51:16,960 --> 01:51:20,500 |
|
طبيعي أنا مش هدوّر عليهم أنا مش بدي فيهم هرتبك |
|
|
|
1297 |
|
01:51:20,500 --> 01:51:25,700 |
|
إياهم من الصغير للكبير، كويس؟ |
|
|
|
1298 |
|
01:51:25,700 --> 01:51:33,040 |
|
هذه من الصغير للكبير لحظة |
|
|
|
1299 |
|
01:51:35,370 --> 01:51:40,590 |
|
كويس هيك هدول أصل false كانت في الأصل false fail |
|
|
|
1300 |
|
01:51:40,590 --> 01:51:45,290 |
|
آسف، الاحتمال 02 02 أقل من 5 من 10 صنفت وين |
|
|
|
1301 |
|
01:51:45,290 --> 01:51:50,130 |
|
البرنامج صنفها النموذج false طب صح ولا مش صح؟ صح |
|
|
|
1302 |
|
01:51:50,130 --> 01:51:57,610 |
|
هاي أول صح، التانية كانت B هنا الاحتمال من ال |
|
|
|
1303 |
|
01:51:57,610 --> 01:52:03,670 |
|
logistic طلع 07 فصنفت F إذا كانت أول خلطة صنعت B F |
|
|
|
1304 |
|
01:52:03,670 --> 01:52:10,500 |
|
اللي بعدها كانت أصلاً F point تلاتة صنفت F مش فيها |
|
|
|
1305 |
|
01:52:10,500 --> 01:52:16,680 |
|
مشكلة كانت F صرت F مش مشكلة واضح ستة فيها مشكلة |
|
|
|
1306 |
|
01:52:16,680 --> 01:52:21,380 |
|
كانت في الأصل F الاحتمال سبعة بصنف B إذا هنا في |
|
|
|
1307 |
|
01:52:21,380 --> 01:52:28,820 |
|
خطأ، البعدها كانت F صنفت B، البعدها بي صرت بي مش |
|
|
|
1308 |
|
01:52:28,820 --> 01:52:33,020 |
|
مشكلة و هكذا لو أدور عليهم واحدة واحدة هدول أنا |
|
|
|
1309 |
|
01:52:33,020 --> 01:52:41,360 |
|
خاطر إيش أعمل؟ خاطر أربط لك الحالة هذه مع هذه أربطهم |
|
|
|
1310 |
|
01:52:41,360 --> 01:52:44,180 |
|
مع بعض في جدول... في جدول واحد بحيث أعرف هل الحالة |
|
|
|
1311 |
|
01:52:44,180 --> 01:52:49,900 |
|
كانت FF و FB و BF و F أو BB كيف بدي أربطهم؟ كيف |
|
|
|
1312 |
|
01:52:49,900 --> 01:52:52,080 |
|
بدي أربط عند المتغيرين زي هدول؟ بدي أربط هذا مع |
|
|
|
1313 |
|
01:52:52,080 --> 01:52:56,540 |
|
هذا في جدول واحد بدي أعمل جدول يربط هدول اتنين، |
|
|
|
1314 |
|
01:52:56,540 --> 01:52:59,560 |
|
إيش الحاجة بتعمله في الأسمية أساسي؟ |
|
|
|
1315 |
|
01:53:05,590 --> 01:53:10,530 |
|
تبريد سؤال في الامتحان ديو تركيا عدى متغيرين متغير |
|
|
|
1316 |
|
01:53:10,530 --> 01:53:15,570 |
|
واحد ثنائي مثلاً بربط حالتين ومتغير ثاني ثنائي بربط |
|
|
|
1317 |
|
01:53:15,570 --> 01:53:18,350 |
|
حالتين بيستخدم النظر عشان الحالتين اللي هنا عشان |
|
|
|
1318 |
|
01:53:18,350 --> 01:53:23,470 |
|
السلوب الحصائي المناسب اللي |
|
|
|
1319 |
|
01:53:23,470 --> 01:53:26,090 |
|
أنا ممكن أقدر متغيرين نوعيين بيضبطهم مع بعض عشان |
|
|
|
1320 |
|
01:53:26,090 --> 01:53:28,710 |
|
الاختبار المناسب أسس الحالة اللي ممكن أسلك فيها في |
|
|
|
1321 |
|
01:53:28,710 --> 01:53:35,440 |
|
الامتحان متغيرين نوعيين متغيراً اسمياً، إيش... إيش |
|
|
|
1322 |
|
01:53:35,440 --> 01:53:46,400 |
|
الأسلوب الحصائي المناسب؟ إيش |
|
|
|
1323 |
|
01:53:46,400 --> 01:53:52,840 |
|
الأسلوب الحصائي المناسب؟ بالله مش شرحناهاش احنا |
|
|
|
1324 |
|
01:53:52,840 --> 01:53:59,650 |
|
أخذنا person اتنين كمية Sperman ترتيبيين أو كاميين |
|
|
|
1325 |
|
01:53:59,650 --> 01:54:04,870 |
|
بس كنت أزوح مش طبيعي، طب لو كان أحدهم اسمع للأقل؟ |
|
|
|
1326 |
|
01:54:04,870 --> 01:54:12,030 |
|
ما أخذناش؟ ما أخذتش مربع كاي؟ طيب مربع كاي، مظبوط؟ |
|
|
|
1327 |
|
01:54:12,030 --> 01:54:15,010 |
|
تذكر حكيت لما لو كان اتنين في اتنين بيعطيني Fisher |
|
|
|
1328 |
|
01:54:15,010 --> 01:54:20,310 |
|
للعينات الصغيرة؟ طب من أنا أجيب إيه أول سؤال و هذا |
|
|
|
1329 |
|
01:54:20,310 --> 01:54:24,650 |
|
... هذا خلي بالك يعني أسسش ممكن أسسلك فيه و حتى بحط |
|
|
|
1330 |
|
01:54:24,650 --> 01:54:29,090 |
|
و بعتبره للطالب المستوى المتدني طبعاً و هذا مش سؤال |
|
|
|
1331 |
|
01:54:29,090 --> 01:54:36,710 |
|
ولا كيف لأ بديت... بديت و ما تركزوش، طيب... حكيت مرة |
|
|
|
1332 |
|
01:54:36,710 --> 01:54:40,950 |
|
حكيتها؟ لأ في محاضرة كاملة... محاضرة كاملة لما |
|
|
|
1333 |
|
01:54:40,950 --> 01:54:46,090 |
|
حطيت الارتباط كله مع بعض في لقاء واحد قبل الحضارة |
|
|
|
1334 |
|
01:54:46,090 --> 01:54:50,680 |
|
جايلهامش أنه حكيتها، لأ شرحتها في محاضرة، الفرق |
|
|
|
1335 |
|
01:54:50,680 --> 01:54:55,380 |
|
بين شرحها في محاضرة و قاعد ساعة فيها بيشرح فيها و |
|
|
|
1336 |
|
01:54:55,380 --> 01:55:01,940 |
|
بين حكيها، طيب... طيب |
|
|
|
1337 |
|
01:55:01,940 --> 01:55:05,900 |
|
من هنا نجيبه ال K square؟ من هنا نجيبه ال K |
|
|
|
1338 |
|
01:55:05,900 --> 01:55:06,520 |
|
square؟ |
|
|
|
1339 |
|
01:55:11,000 --> 01:55:15,100 |
|
لأ شوية طلع ال non parametric ليش؟ ال non |
|
|
|
1340 |
|
01:55:15,100 --> 01:55:21,340 |
|
parametric تحت ال K² لعينة واحدة للنسبة to the |
|
|
|
1341 |
|
01:55:21,340 --> 01:55:25,900 |
|
steps والله |
|
|
|
1342 |
|
01:55:25,900 --> 01:55:32,240 |
|
أنتم أحرار أنا طالما هي هيك مزمون هي حطت هنا واحد |
|
|
|
1343 |
|
01:55:32,240 --> 01:55:37,680 |
|
هنا واحد يعني و بس هاي... بس أنا بوريكِ الجدول اللي |
|
|
|
1344 |
|
01:55:37,680 --> 01:55:43,160 |
|
أنا حكيت عليه لحظة، أنزل لتحت شوية بس هاي الجدول |
|
|
|
1345 |
|
01:55:43,160 --> 01:55:48,140 |
|
اللي بيحكي عليه لحظة |
|
|
|
1346 |
|
01:55:48,140 --> 01:55:53,700 |
|
F... F كم حالة؟ أربعة نجاح دول B... B نجاح ثمانية |
|
|
|
1347 |
|
01:55:53,700 --> 01:55:56,720 |
|
و تسعين، أربعة ثمانية و تسعين، مية و اتنين اللي احنا |
|
|
|
1348 |
|
01:55:56,720 --> 01:56:01,010 |
|
حاكينا عليهم مظبوط؟ فهدول أنا جبته من وين؟ مش من ال |
|
|
|
1349 |
|
01:56:01,010 --> 01:56:03,650 |
|
logistics اللي أنا اشتغلته، لأ جبته من المتغيرين |
|
|
|
1350 |
|
01:56:03,650 --> 01:56:06,770 |
|
اللي عمل ليهم البرنامج، مظبوط؟ بتوا معايا ولا |
|
|
|
1351 |
|
01:56:06,770 --> 01:56:11,430 |
|
تهتوا؟ أنا كل اللي عملته أجيت على البرنامج عمل لي |
|
|
|
1352 |
|
01:56:11,430 --> 01:56:14,870 |
|
المتغيرين هدول بس حاولت أربطهم عشان أديكي الحالات |
|
|
|
1353 |
|
01:56:14,870 --> 01:56:20,030 |
|
اللي اشتغلها صح، خلاص؟ طيب، هذا كانت آخر نقطة في |
|
|
|
1354 |
|
01:56:20,030 --> 01:56:23,250 |
|
الانحدار ال logistic بس هوريك كيف البرنامج |
|
|
|
1355 |
|
01:56:23,250 --> 01:56:28,670 |
|
بيشتغل، بتطلعوا احتمالات؟ الأقل من نص بحطه في |
|
|
|
1356 |
|
01:56:28,670 --> 01:56:32,850 |
|
المجموعة صفر أو يساوي أو يستوي نص و الأكبر من نص بحطه |
|
|
|
1357 |
|
01:56:32,850 --> 01:56:36,170 |
|
في المجموعة واحد، بعدين بيقارن إيش كان في الأصل و |
|
|
|
1358 |
|
01:56:36,170 --> 01:56:41,730 |
|
إيش صار و بيحسب عدد الإجابات... عدد التنبؤ الصحيح |
|
|
|
1359 |
|
01:56:41,730 --> 01:56:45,850 |
|
أو عدد التنبؤات الصحيحة اللي كانت نجاح ثم نجاح أو |
|
|
|
1360 |
|
01:56:45,850 --> 01:56:50,990 |
|
فشل ثم فشل حسبه 102 من أصل 150 و اللي كان خاطئ... |
|
|
|
1361 |
|
01:56:50,990 --> 01:56:51,790 |
|
و هذا خطأ |
|
|
|
1362 |
|
01:56:57,130 --> 01:57:04,490 |
|
الآن أنا بعتبر أن ال logistic تنبأ بإجابات صحيحة |
|
|
|
1363 |
|
01:57:04,490 --> 01:57:07,850 |
|
الإجابات الصحيحة بتكون إما الطالب كان فاشل في |
|
|
|
1364 |
|
01:57:07,850 --> 01:57:12,330 |
|
الأول و أنا تنبأت أنه فاشل، مظبوط؟ معناه كده شغل |
|
|
|
1365 |
|
01:57:12,330 --> 01:57:15,770 |
|
صح و إذا كان في الأصل هو ناجح، أنا تنبأت أنه ناجح، |
|
|
|
1366 |
|
01:57:15,770 --> 01:57:19,590 |
|
برضه شغل صح، طب العكس، إذا تنبأت أنه فاشل، هو ناجح |
|
|
|
1367 |
|
01:57:19,590 --> 01:57:24,550 |
|
ماشي، هذا طبعاً فشل الخطأ في النموذج، إذا في الأصل |
|
|
|
1368 |
|
01:57:24,550 --> 01:57:27,850 |
|
هو فاشل و أنا تنبأت أنه ناجح، مع كده النموذج لم |
|
|
|
1369 |
|
01:57:27,850 --> 01:57:31,890 |
|
يستطع للتنبؤ بالحالة الفعلية للشخص، يعني التنبؤ |
|
|
|
1370 |
|
01:57:31,890 --> 01:57:36,510 |
|
غير صحيح اللي هم الحالات اللي هدول... اللي هم |
|
|
|
1371 |
|
01:57:36,510 --> 01:57:42,330 |
|
الحالات هيهم اللي |
|
|
|
1372 |
|
01:57:42,330 --> 01:57:46,490 |
|
هم التلت حالات هدول، اللي هي... اللي هم... اللي هو |
|
|
|
1373 |
|
01:57:46,490 --> 01:57:49,990 |
|
كان في الأصل فاشل و النموذج تنبأه أنه ناجح كانوا |
|
|
|
1374 |
|
01:57:49,990 --> 01:57:53,780 |
|
هدول حالتين و مش عشان تنبؤ ناجح اتبع نموذج ناجح |
|
|
|
1375 |
|
01:57:53,780 --> 01:58:00,580 |
|
طبعاً لا، في الأصل كان فاشل... ناجح و تنبأوا أنه |
|
|
|
1376 |
|
01:58:00,580 --> 01:58:05,380 |
|
فاشل خطأ مرة واحدة فدول تلت حالات نقص الـ 105 اللي |
|
|
|
1377 |
|
01:58:05,380 --> 01:58:08,500 |
|
هو ما فيه تنبؤ .. يعني فاشل .. يعني حوالي 3% 3 بالـ |
|
|
|
1378 |
|
01:58:08,500 --> 01:58:17,280 |
|
105 اللي هو 2.9 .. أنا مش عارف يعني .. يعني ممكن |
|
|
|
1379 |
|
01:58:17,280 --> 01:58:24,600 |
|
لحد معين في أي سؤال؟ إيه يعني اسألي كيفية فهم |
|
|
|
1380 |
|
01:58:24,600 --> 01:58:29,400 |
|
التشائين السؤال اللي هو نموذج الحضارة المفروض أنه |
|
|
|
1381 |
|
01:58:29,400 --> 01:58:32,700 |
|
يستخدم الـ inter آه احنا الآن استخدناها طريقة |
|
|
|
1382 |
|
01:58:32,700 --> 01:58:35,900 |
|
الـ inter مظبوط سكرا في الحضارة المتعددة حكينا في |
|
|
|
1383 |
|
01:58:35,900 --> 01:58:39,060 |
|
الـ inter في عدة طرق عشان تصف المتغيرات هي طريقة |
|
|
|
1384 |
|
01:58:39,060 --> 01:58:46,740 |
|
stepwise هنا بنفس الطريقة بالظبط هيك تيجي على بهي |
|
|
|
1385 |
|
01:58:46,740 --> 01:58:48,780 |
|
الـ logistic في هنا method |
|
|
|
1386 |
|
01:58:52,300 --> 01:58:56,720 |
|
في عدة طرق لحظة في طريقة اسمها forward conditional |
|
|
|
1387 |
|
01:58:56,720 --> 01:59:02,840 |
|
بس اختارها هيك هيعطيني النموذج الذي يشتمل على |
|
|
|
1388 |
|
01:59:02,840 --> 01:59:06,640 |
|
المتغيرات المستقلة المعنوية شفت هي لما اشتغلت على |
|
|
|
1389 |
|
01:59:06,640 --> 01:59:10,800 |
|
25 متغير و أصلي فيها معها خمسة هي اشتغلت هذه |
|
|
|
1390 |
|
01:59:10,800 --> 01:59:13,760 |
|
الطريقة بتعطيها بس لخمس متغيرات المؤثرة اللي أنا |
|
|
|
1391 |
|
01:59:13,760 --> 01:59:16,820 |
|
مؤكد أنا لو ضغط على okay هيعطيني بس النموذج اللي |
|
|
|
1392 |
|
01:59:16,820 --> 01:59:20,920 |
|
فيه أي متغير تبع النشاط النشاط كان ده الإحصائيين |
|
|
|
1393 |
|
01:59:23,980 --> 01:59:29,020 |
|
إن أنا لو رجعت للآخر خالص variables in equation |
|
|
|
1394 |
|
01:59:29,020 --> 01:59:33,760 |
|
إيش طالع معاه؟ بس إن شرط الفصل واضح إنه ده الحصين |
|
|
|
1395 |
|
01:59:33,760 --> 01:59:41,600 |
|
هو الوحيد المعنوي وهذا |
|
|
|
1396 |
|
01:59:41,600 --> 01:59:46,140 |
|
نفس الشيء، إذا طريقة forward conditional بنستخدمها |
|
|
|
1397 |
|
01:59:46,140 --> 01:59:49,100 |
|
ليجِد النموذج اللي بيشتمل على المتعدد المستقلة |
|
|
|
1398 |
|
01:59:49,100 --> 01:59:53,130 |
|
المؤثرة طب مين الـ طريقة .. مين اللي أنت عايزه |
|
|
|
1399 |
|
01:59:53,130 --> 01:59:58,590 |
|
دايما؟ أخد نموذج فيه كل المتغيرات و لا نموذج بس في |
|
|
|
1400 |
|
01:59:58,590 --> 02:00:02,810 |
|
المتغيرات المؤثرة؟ |
|
|
|
1401 |
|
02:00:02,810 --> 02:00:08,150 |
|
شوف ما فيش حاجة في الـ حصة اسمها إجابة واحدة حسب أنا |
|
|
|
1402 |
|
02:00:08,150 --> 02:00:11,890 |
|
مش مدي، دايما في الـ حصة ما فيش إجابة نقول آه لازم |
|
|
|
1403 |
|
02:00:11,890 --> 02:00:16,990 |
|
هيكم بس طب ليش حط الطريقة الأولى؟ الهدف أركز معايا |
|
|
|
1404 |
|
02:00:16,990 --> 02:00:20,950 |
|
والله بدأت تحكوا صح |
|
|
|
1405 |
|
02:00:25,700 --> 02:00:35,420 |
|
دايما الهدف لـ الانحدار هو نماذج الانحدار بشكل عام في |
|
|
|
1406 |
|
02:00:35,420 --> 02:00:43,060 |
|
دراسة نماذج الانحدار بدور |
|
|
|
1407 |
|
02:00:43,060 --> 02:00:53,700 |
|
على شغلتين الشغلة الأولى تفسير علاقات بالكلمة عن |
|
|
|
1408 |
|
02:00:53,700 --> 02:01:01,510 |
|
الأثر بين المتغيرات بين المتغير .. بين المتغير |
|
|
|
1409 |
|
02:01:01,510 --> 02:01:11,450 |
|
التابع خليني أكتبها بطريقة أوضح تفسير أثر المتغير |
|
|
|
1410 |
|
02:01:11,450 --> 02:01:20,070 |
|
المستقل أو المتغيرات المستقلة على التابع هذا هدف |
|
|
|
1411 |
|
02:01:20,070 --> 02:01:24,730 |
|
أساسي والحاجة الثانية التنبؤ |
|
|
|
1412 |
|
02:01:26,300 --> 02:01:34,160 |
|
أتَنبَّأ و بتتابع من خلال المتغيرات المستقلة و حاسب |
|
|
|
1413 |
|
02:01:34,160 --> 02:01:38,540 |
|
بس شغل أزيرة نكملها بعد شوية هاي الهدفين أساسيا |
|
|
|
1414 |
|
02:01:38,540 --> 02:01:44,340 |
|
تفسير ظواهر بتشوف من اللي بيعمل ارتفاع لمعدل |
|
|
|
1415 |
|
02:01:44,340 --> 02:01:48,680 |
|
النجاح واضح أنه طلع عنده خمس عوامل هنا الباحث مهتم |
|
|
|
1416 |
|
02:01:49,660 --> 02:01:53,780 |
|
إن يبرز العوامل فبيانلك كل العوامل مظبوط و استخدم |
|
|
|
1417 |
|
02:01:53,780 --> 02:01:57,580 |
|
طريقة الـ Inter هو محق لأن هدف تبقى .. لحظة العنوان |
|
|
|
1418 |
|
02:01:57,580 --> 02:02:04,500 |
|
إيش كان؟ نرجع تاني هو كان بتكلم عن .. مظبوط كان |
|
|
|
1419 |
|
02:02:04,500 --> 02:02:10,040 |
|
يحكي عن العوامل لحظة |
|
|
|
1420 |
|
02:02:10,040 --> 02:02:12,080 |
|
المثال تبعه |
|
|
|
1421 |
|
02:02:14,670 --> 02:02:17,930 |
|
أتكلم على العوامل المؤثرة ما أكيد هو طريقة الـ inter |
|
|
|
1422 |
|
02:02:17,930 --> 02:02:21,670 |
|
صح ومش علاقة بالتنبؤ إذا هو في النقطة الأولى، إذا |
|
|
|
1423 |
|
02:02:21,670 --> 02:02:27,550 |
|
طريقة الـ inter هي المناسبة خلاص؟ |
|
|
|
1424 |
|
02:02:27,550 --> 02:02:31,750 |
|
إذا الحل الآن، إذا أنا بدور على العوامل المؤثرة، |
|
|
|
1425 |
|
02:02:31,750 --> 02:02:34,010 |
|
اشتغل الـ inter، جيب لي كل المتوارد، و أحكي هذا مؤثر، |
|
|
|
1426 |
|
02:02:34,010 --> 02:02:38,150 |
|
هذا مؤثر، هذا غير مؤثر و هكذا إذا كان الهدف تبعك |
|
|
|
1427 |
|
02:02:38,150 --> 02:02:41,750 |
|
التنبؤ بالتابع من خلال متوارد مستقلة معنوية |
|
|
|
1428 |
|
02:02:43,760 --> 02:02:48,940 |
|
فخلص هذه طريقة إما الـ «subwise» أو طريقة الـ |
|
|
|
1429 |
|
02:02:48,940 --> 02:02:51,700 |
|
«forward» اللي خدناها توف في الـ logistic |
|
|
|
1430 |
|
02:02:51,700 --> 02:02:54,780 |
|
regression طيب ليش ما استخدمتش في التنبؤ لغير |
|
|
|
1431 |
|
02:02:54,780 --> 02:02:58,200 |
|
معنوية؟ لأن لغير معنوية تأثيرها ضعيف جدا فبالتالي |
|
|
|
1432 |
|
02:02:58,200 --> 02:03:02,300 |
|
مش هتأثر في التنبؤ من أصله فبالتالي بستخدم الحق لـ |
|
|
|
1433 |
|
02:03:02,300 --> 02:03:05,580 |
|
«subwise» أو الـ «conditional» طيب لو كان هدف |
|
|
|
1434 |
|
02:03:05,580 --> 02:03:10,550 |
|
اتنين، بدرس العوامل والتنبؤ، باخد الاثنين بعرض |
|
|
|
1435 |
|
02:03:10,550 --> 02:03:14,370 |
|
الجدول الكبير اللي فيه 25 متغير وبعرض الجدول |
|
|
|
1436 |
|
02:03:14,370 --> 02:03:18,810 |
|
الشاملة على المتواجدات المستقلة المؤثرة جاوبت؟ |
|
|
|
1437 |
|
02:03:18,810 --> 02:03:23,490 |
|
فالإجابة ما فيش فيها هذا أو هذا على حسب إيش الهدف |
|
|
|
1438 |
|
02:03:23,490 --> 02:03:27,590 |
|
من الباحث أي |
|
|
|
1439 |
|
02:03:27,590 --> 02:03:33,330 |
|
سؤال؟ هذا آخر لقاء قبل التطبيق بكرا هطبق هعطي مثال |
|
|
|
1440 |
|
02:03:33,330 --> 02:03:35,890 |
|
logistic |
|
|
|
1441 |
|
02:03:37,620 --> 02:03:40,260 |
|
تربوي أكيد أنا بدور ع تربوي يعني .. هو ده مش |
|
|
|
1442 |
|
02:03:40,260 --> 02:03:53,880 |
|
تربوي؟ شوف |
|
|
|
1443 |
|
02:03:53,880 --> 02:03:56,980 |
|
.. يعني ما فيش .. يعني في .. هل .. يعني .. هل أنا |
|
|
|
1444 |
|
02:03:56,980 --> 02:04:03,140 |
|
مش ممكن أستخدمش انحدار في البحث التربوية؟ هو بكثر |
|
|
|
1445 |
|
02:04:03,140 --> 02:04:07,010 |
|
.. هو بيحكي لحظة الباحث لو طلعت .. لو .. لو طلعت |
|
|
|
1446 |
|
02:04:07,010 --> 02:04:10,990 |
|
على توصياته .. لو طلعت على التوصيات .. أنا .. أنا |
|
|
|
1447 |
|
02:04:10,990 --> 02:04:16,710 |
|
شوف إن أنا بقى أنتم بتحكوا عكس الموجود يعني أنتم |
|
|
|
1448 |
|
02:04:16,710 --> 02:04:20,130 |
|
بتحكوا .. بتحكي أنت عارف ليش عكس الموجود لإن أنت |
|
|
|
1449 |
|
02:04:20,130 --> 02:04:27,250 |
|
بتحكي .. بتحكي لإن أنت مش مطلعة بشكل كويس هو .. هو |
|
|
|
1450 |
|
02:04:27,250 --> 02:04:29,350 |
|
حكى .. مش أنا اللي حكيت .. أنا مش علاقة بالتربية |
|
|
|
1451 |
|
02:04:29,350 --> 02:04:34,940 |
|
في أبحاث التربية .. هو بيحكي توسيع استخدامه في |
|
|
|
1452 |
|
02:04:34,940 --> 02:04:39,120 |
|
الدراسات الاجتماعية و الاقتصادية حيث انحصرت |
|
|
|
1453 |
|
02:04:39,120 --> 02:04:42,340 |
|
استخداماته في مجال العيوب الطبية و التربية ويا أنا |
|
|
|
1454 |
|
02:04:42,340 --> 02:04:47,020 |
|
بقرا الـ logistic في أي كتاب أول ما بيحكي عليه في |
|
|
|
1455 |
|
02:04:47,020 --> 02:04:50,600 |
|
الطب و في التربية طب و تربية معاك كده في التربية |
|
|
|
1456 |
|
02:04:50,600 --> 02:04:54,860 |
|
مهم و لاك ليش حاطناه في وسط المصاد مش أنا حاطيته |
|
|
|
1457 |
|
02:04:54,860 --> 02:04:58,120 |
|
الكلية حاطته عند اعتماد البرنامج |
|
|
|
1458 |
|
02:05:04,110 --> 02:05:13,330 |
|
هل أنت في المناهج بتعملوش الـ استبيانات؟ الآن |
|
|
|
1459 |
|
02:05:13,330 --> 02:05:16,690 |
|
في نقطة مهمة في الاختبارات، بصراحة سماعي مش هجاوبك؟ |
|
|
|
1460 |
|
02:05:16,690 --> 02:05:20,910 |
|
إذا .. إذا الاختبار يعني أنت نفترض من تلاتين فقرة، |
|
|
|
1461 |
|
02:05:20,910 --> 02:05:25,430 |
|
والتلاتين هدول بالنسبة لمهمات في .. في قياس شغل |
|
|
|
1462 |
|
02:05:25,430 --> 02:05:28,630 |
|
معينة، التفكير الإبداعي، من خطأ أشيل واحدة منهم |
|
|
|
1463 |
|
02:05:29,810 --> 02:05:34,110 |
|
طبعا هدول من قياس standard معروف فما أطبقش عليه |
|
|
|
1464 |
|
02:05:34,110 --> 02:05:37,590 |
|
الاستكشاف ولا التوكيد لأن كل فترة فيها بتقيس مهارة |
|
|
|
1465 |
|
02:05:37,590 --> 02:05:45,110 |
|
معينة فبنتي أنا مش الهاش طبعا حسب |
|
|
|
1466 |
|
02:05:45,110 --> 02:05:51,770 |
|
ما .. شوف في الاستبيان عدة فقرات تؤدي نفس الغرض، |
|
|
|
1467 |
|
02:05:51,770 --> 02:05:58,390 |
|
مصمم عندي مجال في .. آه بالظبط كله شبه بعضه في |
|
|
|
1468 |
|
02:05:58,390 --> 02:06:01,770 |
|
المجال نفسه فبالتالي لو شيلت فقرة و اتنين و تلاتة |
|
|
|
1469 |
|
02:06:01,770 --> 02:06:04,910 |
|
مش مشكلة لكن في الاستراتيجيات لو شيلت واحد و |
|
|
|
1470 |
|
02:06:04,910 --> 02:06:07,890 |
|
اتنين و تلاتة كل واحدة بتقيس مهارة معينة فبالتالي |
|
|
|
1471 |
|
02:06:07,890 --> 02:06:12,430 |
|
يحدث خطأ لكن لو فيه كان عندي أكثر من فقرة أكثر من |
|
|
|
1472 |
|
02:06:12,430 --> 02:06:17,590 |
|
.. من سؤال بقيس نفس الشغل بقيس في التحصيل .. إن |
|
|
|
1473 |
|
02:06:17,590 --> 02:06:23,600 |
|
شاء الله الامتحان إذا فعلًا حط ضمن جدوله المعينة بس |
|
|
|
1474 |
|
02:06:23,600 --> 02:06:26,840 |
|
إذا قصد أحيانًا امتحان نهاية الفصل على مستوى مدرية |
|
|
|
1475 |
|
02:06:26,840 --> 02:06:30,020 |
|
أو مستوى كذا بيلاقي السؤال نفسه هو هو موجود في |
|
|
|
1476 |
|
02:06:30,020 --> 02:06:33,920 |
|
الديانة عدد مضاد ويبقى مضادان يعني هو لأ لغة لغة |
|
|
|
1477 |
|
02:06:33,920 --> 02:06:36,960 |
|
لأ هو لما حطوه هيك .. هل خلل اللي حطته؟ لأ مش |
|
|
|
1478 |
|
02:06:36,960 --> 02:06:40,940 |
|
خلل، بقصد ثابت عن الطالب، لأ لأ لأ لأ أحيانًا فيه |
|
|
|
1479 |
|
02:06:40,940 --> 02:06:46,310 |
|
بيكون قاصد الباحث أو .. هذا بيرجع للمنهجية، ما أنا مش |
|
|
|
1480 |
|
02:06:46,310 --> 02:06:52,270 |
|
عاقبة الموضوع، هذا منهجي ازاي نفس |
|
|
|
1481 |
|
02:06:52,270 --> 02:06:56,590 |
|
فكرة الأسئلة، شوف الـ .. أنا أغلب الاستكشاف اللي .. |
|
|
|
1482 |
|
02:06:56,590 --> 02:07:01,430 |
|
اللي شفته بشتري على استبيانات و فقرات أو غير |
|
|
|
1483 |
|
02:07:01,430 --> 02:07:05,430 |
|
نفسية، مش شرط نفسية بس، موجود، صحيح |
|
|
|
1484 |
|
02:07:10,450 --> 02:07:12,890 |
|
ماشي أنا ما بقولش لأ، في الـ .. هي في التشكيلية |
|
|
|
1485 |
|
02:07:12,890 --> 02:07:15,610 |
|
الموجودة، في الفن والتشكيلية، المثال اللي حكينا |
|
|
|
1486 |
|
02:07:15,610 --> 02:07:22,590 |
|
عليه، فبالتالي أنت بضفي الانحدار حسب الحاجة تبعتك، |
|
|
|
1487 |
|
02:07:22,590 --> 02:07:27,670 |
|
خلاص، في أي سؤال، نكتفي بهذا القدر، إن شاء الله |
|
|
|
1488 |
|
02:07:27,670 --> 02:07:31,210 |
|
بقريل الأربع آخر لقاء، وصلنا لواحد و تلاتين سبعة |
|
|
|
1489 |
|
02:07:35,480 --> 02:07:40,980 |
|
بناخد فيه تطبيقين عمليين واحد مفاهيم للانحدار سواء |
|
|
|
1490 |
|
02:07:40,980 --> 02:07:45,120 |
|
بسيطة أو متعدد وواحد على الانحدار الـ logistic |
|
|
|
1491 |
|
02:07:45,120 --> 02:07:45,780 |
|
اللهم اللهم اللهم اللهم |
|
|